Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序

本站官方QQ群：116064591

PS 本站不保证资源的完整性，不对其真实性负责。请自行确认是否符合个人需求。如有介意，请勿获取。

第1章课程导学【1 节 | 18分钟】
第2章深度学习基础串讲（必备理论知识）【7 节 | 70分钟】
- 视频：2-1 卷积神经网基本概念 (19:12)
- 视频：2-2 前向运算 (12:03)
- 视频：2-3 反向传播基本概念 (05:43)
- 视频：2-4 反向传播迭代过程及参数优化概念 (09:23)
- 视频：2-5 反向传播之导数、方向导数、偏导数、梯度的概念 (09:42)
- 视频：2-6 反向传播之梯度下降算法 (10:37)
- 视频：2-7 深度学习发展迅猛的原因 (02:39)
第3章卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）【30 节 | 324分钟】
- 视频：3-1 卷积神经网内容概括 (02:49)
- 视频：3-2 基本组成单元 (09:12)
- 视频：3-3 卷积运算的定义 (15:43)
- 视频：3-4 卷积的重要参数以及卷积核 (06:13)
- 视频：3-5 权值共享与局部连接 (10:53)
- 视频：3-6 卷积核与感受野 (17:24)
- 视频：3-7 步长与Pad (12:45)
- 视频：3-8 卷积的定义与使用介绍（Tensorflow与Caffe） (04:36)
- 视频：3-9 池化层 (04:46)
- 视频：3-10 激活层 (11:21)
- 视频：3-11 BN (07:12)
- 视频：3-12 全连接层 (08:51)
- 视频：3-13 dropout (03:59)
- 视频：3-14 损失层（1） (15:42)
- 视频：3-15 损失层（2） (13:46)
- 视频：3-16 卷积神经网发展历史 (01:59)
- 视频：3-17 LeNet与AlexNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (14:46)
- 视频：3-18 ZFNet与VggNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (14:41)
- 视频：3-19 Inception系列-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (11:47)
- 视频：3-20 从卷积的角度思考，如何减小网络中的计算量？ (02:50)
- 视频：3-21 resnet系列网络（1） (10:28)
- 视频：3-22 resnet系列网络（2） (21:36)
- 视频：3-23 网络性能计算量对比 (09:31)
- 视频：3-24 轻量型卷积神经网-SqueezeNet (09:37)
- 视频：3-25 轻量型卷积神经网-MobileNet (20:14)
- 视频：3-26 轻量型卷积神经网-ShuffleNet V1 (07:12)
- 视频：3-27 轻量型卷积神经网-ShuffleNet V2 (12:30)
- 视频：3-28 多分支的卷积神经网 (19:05)
- 视频：3-29 卷积神经网中的Attention (09:18)
- 视频：3-30 卷积神经网的压缩方法 (12:01)
第4章Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）【12 节 | 151分钟】
- 视频：4-1 TensorFlow概念介绍-Graph (17:45)
- 视频：4-2 Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介绍 (21:38)
- 视频：4-3 TensorFlow中核心API接口 (05:44)
- 视频：4-4 TensorFlow数据读取机制与API方法 (07:13)
- 视频：4-5 Cifar10数据解析编程案例 (17:30)
- 视频：4-7 如何使用tf.train.slice_input_producer读取文件列表中的样本 (09:19)
- 视频：4-8 如何使用tf.train.string_input_producer读取文件列表中的样本 (08:36)
- 视频：4-9 如何通过TF对已经打包过的数据进行解析 (11:34)
- 视频：4-10 TF中的高级API接口 (21:08)
- 视频：4-11 TF中的数据增强 (04:14)
- 视频：4-12 Tensorboard 调试技巧 (04:33)
第5章Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务【10 节 | 104分钟】
- 视频：5-1 TF挑战cifar10 (08:26)
- 视频：5-2 Cifar10数据读取与数据增强 (04:00)
- 视频：5-3 TensorFlow+Slim网络结构搭建 (12:05)
- 视频：5-4 Loss、Optimal、Learning Rate、BN等定义 (07:58)
- 视频：5-5 Train部分代码编写 (19:15)
- 视频：5-6 Test部分代码编写 (04:15)
- 视频：5-7 Tensorboard+tf.summary (13:47)
- 视频：5-8 模型恢复和模型存储 (05:55)
- 视频：5-9 网络结构优化—resnet模型 (05:49)
- 视频：5-10 TF官方版本训练Cifar10分类任务 (21:44)
第6章人脸检测业务实战【25 节 | 293分钟】
- 视频：6-1 人脸业务场景实战 (22:00)
- 视频：6-2 人脸检测业务描述以及人脸标注方法 (14:03)
- 视频：6-3 人脸检测性能评价指标 (23:22)
- 视频：6-4 基于传统的人脸检测方法 (15:23)
- 视频：6-5 人脸检测方法 (11:16)
- 作业：6-6 【讨论题】人脸检测与通用物体检测和文本检测的区别？
- 视频：6-7 人脸检测面临的问题与小人脸问题 (16:36)
- 作业：6-8 【讨论题】小目标检测问题的挑战与优化？
- 视频：6-9 SSD模型介绍主干网络与多尺度Feature map (14:52)
- 视频：6-10 SSD模型原理介绍（Anchor与Default box） (12:25)
- 视频：6-11 SSD模型原理介绍（Prior box、损失函数、样本构造、数据增强） (09:56)
- 视频：6-12 TensorFlow-ssd环境搭建（1） (07:20)
- 视频：6-13 TensorFlow-ssd环境搭建（2） (07:03)
- 视频：6-14 数据清洗与数据打包-理论讲解（1） (08:16)
- 视频：6-15 数据清洗与数据打包-理论讲解（2） (09:45)
- 视频：6-16 数据清洗与数据打包-实操（1） (09:59)
- 视频：6-17 数据清洗与数据打包-实操（2） (10:02)
- 视频：6-18 数据清洗与数据打包-实操（3） (15:17)
- 视频：6-19 TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（1） (15:01)
- 视频：6-20 TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（2） (12:20)
- 视频：6-21 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（1） (09:03)
- 视频：6-22 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（2） (11:59)
- 视频：6-23 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（3） (12:04)
- 视频：6-24 如何将训练好的模型转化成pb文件 (10:30)
- 视频：6-25 TensorFlow-ssd 模型测试 (13:45)
第7章Flask封装人脸检测模型web服务【3 节 | 25分钟】
- 视频：7-1 Flask介绍 (04:13)
- 视频：7-2 开始一个Flask案例 (07:04)
- 视频：7-3 结合Flask定义人脸检测web接口 (13:09)
第8章Web服务接口调用与人脸检测模块开发【7 节 | 50分钟】
- 视频：8-1 微信小程序介绍 (05:25)
- 视频：8-2 创建小程序项目 (06:57)
- 视频：8-3 人脸检测小程序项目目录讲解 (08:37)
- 视频：8-4 采集人脸图像 (08:43)
- 视频：8-5 上传人脸图像 (09:32)
- 视频：8-6 接口调用与结果绘制 (09:03)
第9章人脸匹配业务实战【23 节 | 285分钟】
- 视频：9-1 人脸匹配业务介绍 (14:35)
- 视频：9-2 人脸特征表示问题（1） (14:55)
- 视频：9-3 人脸特征表示问题（2） (14:56)
- 视频：9-4 度量学习 (15:19)
- 作业：9-5 【讨论题】比较分类与度量两种任务的LOSS的区别
- 视频：9-6 facenet原理简介 (15:45)
- 视频：9-7 facenet环境搭建 (06:21)
- 视频：9-8 facenet数据准备-数据集介绍与说明 (12:27)
- 视频：9-9 facenet数据准备-LFW-MTCNN (15:24)
- 视频：9-10 facenet数据准备-Dlib处理CASIA-Face以及CELEBA介绍 (19:35)
- 视频：9-11 facenet模型训练 (08:14)
- 视频：9-12 facenet源码解读与源码优化（1） (15:13)
- 视频：9-13 facenet源码解读与源码优化（2） (14:42)
- 视频：9-14 facenet模型测试 (17:33)
- 视频：9-15 训练模型转pb文件，模型固化 (05:14)
- 视频：9-16 web接口封装之人脸匹配业务流程说明 (09:36)
- 视频：9-17 facenet web接口封装（1） (08:33)
- 视频：9-18 facenet web接口封装（2） (17:19)
- 视频：9-19 人脸注册小程序端编程实现 (16:06)
- 视频：9-20 人脸注册flask服务端编程实现 (12:01)
- 视频：9-21 人脸登录小程序端编程实现 (07:58)
- 视频：9-22 人脸登录flask服务端编程实现 (15:11)
- 视频：9-23 人脸登录流程回顾与阈值判定 (06:55)
第10章68点人脸关键点定位业务实战【21 节 | 201分钟】
- 视频：10-1 人脸对齐基本概念介绍 (08:23)
- 视频：10-2 人脸对齐算法评价指标 (04:44)
- 视频：10-3 人脸对齐-传统方法(1) (08:09)
- 视频：10-4 人脸对齐-传统方法(2) (08:29)
- 视频：10-5 人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(1) (10:02)
- 视频：10-6 人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(2) (07:17)
- 视频：10-7 人脸对齐算法常用数据集 (03:57)
- 视频：10-8 人脸对齐算法常见问题及解决思路 (08:09)
- 作业：10-9 【讨论题】点定位问题有哪些可行方案？
- 视频：10-10 Tensorflow-SENet模型详细介绍 (12:04)
- 视频：10-11 数据准备和环境参数 (07:36)
- 视频：10-12 人脸关键点数据打包(1) (13:15)
- 视频：10-13 人脸关键点数据打包(2) (10:26)
- 视频：10-14 人脸关键点模型训练编程实例（1） (17:47)
- 视频：10-15 人脸关键点模型训练编程实例（2） (16:44)
- 视频：10-16 人脸关键点模型训练编程实例（3） (19:19)
- 视频：10-17 人脸关键点模型导出Pb文件(模型固化) (07:25)
- 视频：10-18 人脸关键点模型测试 (08:58)
- 视频：10-19 人脸关键点模型Flaskweb接口封装（1） (08:46)
- 视频：10-20 人脸关键点模型Flaskweb接口封装（2） (08:33)
- 视频：10-21 人脸关键点模型小程序端编程实战 (10:45)
第11章活体检测业务实战【7 节 | 85分钟】
- 视频：11-1 活体检测业务介绍 (05:38)
- 视频：11-2 活体检测方法 (16:51)
- 视频：11-3 活体检测方法面临挑战和解决思路 (08:00)
- 视频：11-4 活体检测编程准备 (03:17)
- 视频：11-5 活体检测微信web端开发（1） (14:21)
- 视频：11-6 活体检测微信web端开发（2） (15:15)
- 视频：11-7 活体检测编程实战微信端开发 (20:37)
第12章人脸属性业务实战【11 节 | 136分钟】
- 视频：12-1 人脸属性业务介绍 (15:45)
- 作业：12-2 【讨论题】对比分类与回归两种问题
- 视频：12-3 基于多任务网络的人脸属性编程实战 (10:18)
- 视频：12-4 数据准备 (21:28)
- 视频：12-5 模型搭建和模型训练（1） (13:12)
- 视频：12-6 模型搭建和模型训练（2） (18:50)
- 视频：12-7 模型搭建和模型训练（3） (19:33)
- 视频：12-8 模型固化转PB (06:30)
- 视频：12-9 模型测试 (11:10)
- 视频：12-10 flask端 web接口封装 (08:59)
- 视频：12-11 人脸属性小程序功能实现 (09:52)
第13章课程总结【1 节 | 24分钟】
- 视频：13-1 课程总结 (23:36)

1 本站名称：疯奇社
2 本站网址：https://www.shiyeluming.com
3 本站不保证资源的完整性，不对其真实性负责。
4 获取资源前务必确认资源目录是否包含本人需求内容，一经购买下载，则视为已确认包含，不接受任何形式的申诉与退款。
5 本站一切资源均来自于互联网，仅供大家学习与参考。如有侵权，请联系站长（QQ：1302982067）进行删除处理。
6 本站一切资源不代表本站立场，不代表本站赞同其观点，本站不对其真实性负责。
7 本站资源大多储存在云盘，如发现链接失效，请联系我们，我们会在第一时间更新。
8 根据 2002 年 1 月 1 日《计算机软件保护条例》规定：为了学习和研究软件内含的设计思想和原理，通过安装、显示、传输或者存储软件等方式使用软件的，可以不经软件著作权人许可，不向其支付报酬！

THE END