【A0582】[java视频教程]Py人工智能TensorFlow人脸识别小程序端开发课视频教程 it教程

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Java视频教程目录：


/ S9 ^9 T' r: ]! l. r8 m6 R课时32:轻量型卷积神经网-SqueezeNet.mp4
; c$ A  |: O3 z' S# z0 r7 W课时33:轻量型卷积神经网-MobileNet.mp4
* Y, R# L- V; Z+ u2 j) h( j课时34:轻量型卷积神经网-ShuffleNet V1.mp4
课时35:轻量型卷积神经网-ShuffleNet V2.mp4
- B2 T4 e, d) p" S/ k; K课时36:多分支的卷积神经网.mp4
课时37:卷积神经网中的Attention.mp4
7 c2 {$ ?! G+ m, N4 T8 B8 h$ C课时38:卷积神经网的压缩方法.mp4
% @, \# F: b6 Z) f& F课时39:TensorFlow概念介绍-Graph.mp4
3 L8 M5 T3 d* ], i课时40:Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介绍.mp4
课时41:TensorFlow中核心API接口.mp4
课时42:TensorFlow数据读取机制与API方法.mp4
+ l# i* A! m& t% |. z课时43:Cifar10数据解析编程案例.mp4
课时44:Tensorflow中TFRecord数据打包编程案例 试看.mp4
5 o5 `+ [/ t2 n  @- y% D) G! Q课时45:如何使用tf.train.slice_input_producer读取文件列表中的样本.mp4
课时46:如何使用tf.train.string_input_producer读取文件列表中的样本.mp4
课时47:如何通过TF对已经打包过的数据进行解析.mp4
+ K' b9 S3 B' Y7 s课时48:TF中的高级API接口.mp4
课时49:TF中的数据增强.mp4
课时50:Tensorboard 调试技巧.mp4
课时51:TF挑战cifar10.mp4
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$ E* G" _6 e8 n" j2 C课时52:Cifar10数据读取与数据增强.mp4
2 m, V3 L$ u+ v( g  ?! n! Z( i* L课时53:TensorFlow+Slim网络结构搭建.mp4
4 }, p( K; @% D0 n  C  |+ P9 P8 g( d课时54: Loss、Optimal、Learning Rate、BN等定义.mp4
5 g1 j" u8 h* R1 q  \# y0 H+ ^+ d课时55:Train部分代码编写.mp4
' L' }0 s% A5 ^课时56:Test部分代码编写.mp4
$ `+ [6 ?, s& U2 o4 A& ^. W! J课时57:Tensorboard+tf.summary.mp4
$ ]& v3 t) r' k2 q* K. `' ]课时58:模型恢复和模型存储.mp4
课时59:网络结构优化—resnet模型.mp4
课时60:TF官方版本训练Cifar10分类任务.mp4
( G( a  b0 ]# B. |$ Y+ G* X% ^- [课时61:人脸业务场景实战.mp4
6 F8 |0 i4 ?- z: L% {' G: ]课时62:人脸检测业务描述以及人脸标注方法.mp4
课时63:人脸检测性能评价指标.mp4
9 Z; t7 W& u/ W3 Y3 \课时64:基于传统的人脸检测方法.mp4
  T: Z' ]+ w3 ^7 M+ }课时65:人脸检测方法.mp4
, n8 h0 ~" h8 Y6 x课时66:人脸检测面临的问题与小人脸问题.mp4
课时67:SSD模型介绍 主干网络与多尺度Feature map.mp4
课时68:SSD模型原理介绍（Anchor与Default box）.mp4
课时69:SSD模型原理介绍（Prior box、损失函数、样本构造、数据增强）.mp4
课时70:TensorFlow-ssd环境搭建（1）.mp4
# ]( K# V4 q0 s0 P) }# _) a6 W5 c课时71:TensorFlow-ssd环境搭建（2）.mp4
% H- s$ R( |% B6 J( W  d: n1 q$ v课时72:数据清洗与数据打包-理论讲解（1）.mp4
1 q& j5 o7 H% r课时73:数据清洗与数据打包-理论讲解（2）.mp4
+ [! X8 k+ F8 e* K课时74:数据清洗与数据打包-实操（1）.mp4
课时75:数据清洗与数据打包-实操（2）.mp4
$ C: X5 c& `4 V7 d+ B课时76:数据清洗与数据打包-实操（3）.mp4
课时77:TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（1）.mp4
% D9 Z9 M$ a5 E/ A1 q课时78:TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（2）.mp4
( g+ _4 S+ ~. a; c9 [; y# v% F课时79:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（1）.mp4
课时80:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（2）.mp4
课时81:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（3）.mp4
9 [7 C6 ?2 b5 K1 E课时82:如何将训练好的模型转化成pb文件.mp4
课时83:TensorFlow-ssd 模型测试.mp4
课时84:Flask介绍.mp4
课时85:开始一个Flask案例.mp4
! o+ p! x0 v1 Y' s* e. C) q7 u" a课时86:结合Flask定义人脸检测web接口.mp4
8 a" A/ J/ n. ]* ?/ ~  A8 V5 r课时87:微信小程序介绍.mp4
: U1 ?, B: O; @; q课时88:创建小程序项目.mp4
4 f# c2 g( y0 b6 Q& z课时89:人脸检测小程序项目目录讲解.mp4
  |: e( l# `* c+ @- v& ^' r课时90:采集人脸图像.mp4
, I- G! U2 E- k3 g课时91:上传人脸图像.mp4
课时92:接口调用与结果绘制.mp4
课时93:人脸检测小程序演示 试看.mp4
0 q! v0 w3 c4 F( Y; c0 Q3 e1 i课时94:人脸匹配业务介绍.mp4
$ R0 B& X1 Z+ l9 b) r课时95:人脸特征表示问题（1）.mp4
4 E# ]2 ], D3 B" U: W1 t9 s4 @课时96:人脸特征表示问题（2）.mp4
; x6 o# U1 v( ]4 b( c+ p课时97:度量学习.mp4
课时98:facenet原理简介.mp4
课时99:facenet环境搭建.mp4
课时100:facenet数据准备-数据集介绍与说明.mp4
课时101:facenet数据准备-LFW-MTCNN.mp4
课时102:facenet数据准备-Dlib处理CASIA-Face以及CELEBA介绍.mp4
课时103:facenet模型训练.mp4
课时104:facenet源码解读与源码优化（1）.mp4
3 p" O8 u4 K5 u2 }' U课时105:facenet源码解读与源码优化（2）.mp4
课时106:facenet模型测试.mp4
9 d& P2 {) ^8 r" W4 Q/ Q, C! o课时107:训练模型转pb文件，模型固化.mp4
课时108:web接口封装之人脸匹配业务流程说明.mp4
+ F& F; r4 `, h) J0 s/ F4 |课时109:facenet web接口封装（1）.mp4
+ }4 k" _/ X7 B# E" R& v' [课时110:facenet web接口封装（2）.mp4
课时111:人脸注册小程序端编程实现.mp4
0 V6 V& w) H0 D* e; i课时112:人脸注册flask服务端编程实现.mp4
: E7 U1 X) P/ d3 |课时113:人脸登录小程序端编程实现.mp4
3 c7 {; r9 j# r2 l课时114:人脸登录flask服务端编程实现.mp4
/ A! ]3 S9 J8 S4 r1 T% L/ y课时115:人脸登录流程回顾与阈值判定.mp4
课时116:人脸对齐基本概念介绍.mp4
8 O! G  d1 Q  ~  A5 i- o9 A课时117:人脸对齐算法评价指标.mp4
; @3 y, G$ y% k5 e8 s* g课时118:人脸对齐-传统方法(1).mp4
课时119:人脸对齐-传统方法(2).mp4
课时120:人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(1).mp4
1 }1 \3 P4 M( g0 J* e2 f课时121:人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(2).mp4
课时122:人脸对齐算法常用数据集.mp4
课时123:人脸对齐算法常见问题及解决思路.mp4
课时124:Tensorflow-SENet模型详细介绍.mp4
课时125:数据准备和环境参数.mp4
课时126:人脸关键点数据打包(1).mp4
课时127:人脸关键点数据打包(2).mp4
; r; ^2 O" g% B7 {) o& g课时128:人脸关键点模型训练编程实例（1）.mp4
课时129:人脸关键点模型训练编程实例（2）.mp4
4 |3 s; ^) Y  C$ y7 V$ \+ a课时130:人脸关键点模型训练编程实例（3）.mp4
课时131:人脸关键点模型导出Pb文件(模型固化).mp4
" ?7 }7 n" C5 |/ ^. S课时132:人脸关键点模型测试.mp4
课时133:人脸关键点模型Flaskweb接口封装（1）.mp4
课时134:人脸关键点模型Flaskweb接口封装（2）.mp4
课时135:人脸关键点模型小程序端编程实战.mp4
/ w6 G: a( b# m' ^" j课时136:活体检测业务介绍.mp4
课时137:活体检测方法.mp4
课时138:活体检测方法面临挑战和解决思路.mp4
# V+ V# J* S: j课时139:活体检测编程准备.mp4
# z* {2 y1 h+ y% r% B, \. P课时140:活体检测微信web端开发（1）.mp4
课时141:活体检测微信web端开发（2）.mp4
) I% x& Y! \& q课时142:活体检测编程实战微信端开发.mp4
7 G8 u) i& q( X) R课时143:人脸属性业务介绍.mp4
; _' j& |) F3 X1 s% c课时144:基于多任务网络的人脸属性编程实战.mp4
课时145:数据准备.mp4
; @8 j' y5 f7 w+ z" M" h课时146:模型搭建和模型训练（1）.mp4
, u: n0 `  a# H, y% s$ I2 k课时147:模型搭建和模型训练（2）.mp4
课时148:模型搭建和模型训练（3）.mp4
2 X2 S2 ^$ Q1 C# X3 |课时149:模型固化转PB.mp4
课时150:模型测试.mp4
课时151:flask端 web接口封装.mp4
/ o& M# ]) ?- S# p. [$ S课时152:人脸属性小程序功能实现.mp4
7 o: @% O1 m, c7 K9 {7 \课时153:结束语.mp4


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