06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测

编辑点评

实战性强，深入浅出，适合有一定基础的深度学习爱好者。

⭐ 编辑推荐

本课程通过人脸检测项目实战，带你深入了解深度学习在计算机视觉领域的应用。

课程内容丰富，包括数据准备、模型训练、效果评估等，全面覆盖人脸检测技术。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码
alexnet_iter_50000_full_conv.caffemodel [217M]
alexnet_trainval.prototxt [5.4KB]
deploy.prototxt 暂时无用 [4.7KB]
deploy_full_conv.prototxt [4.6KB]
face-lmdb.sh [1.6KB]
face_detect.ipynb [205.5KB]
face_rect.txt [1.1M]
faceTrain.zip [3.1G]
run_face_detect_batch.py [7.8KB]
solver.prototxt [493B]
testTrain.zip [796.6M]
tmp9055.jpg [185.5KB]
train.prototxt [5.7KB]
train.sh [218B]
train.txt [1022.7KB]
train.zip [647.2M]
01-人脸检测项目概述.mp4 [6.2M]
02-课程数据，代码下载链接.txt [31B]
03-数据收集.mp4 [50.4M]
04-正负样本裁剪策略.mp4 [47.4M]
05-Caffe数据源准.mp4 [50.7M]
06-LMDB脚本文件.mp4 [30.2M]
07-制作LMDB数据源.mp4 [42.9M]
08-网络模型配置文件.mp4 [46.2M]
09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4 [53.8M]
10-检测算法框架原理.mp4 [53.1M]
11-实现多尺度人脸检测算法.mp4 [69.2M]
12-坐标映射变换.mp4 [57.6M]
13-完成检测代码【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [38.7M]
14-检测效果及改进【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [44.9M]
15-优化策略分析.mp4 [56.2M]
16-模型准确率影响因素分析.mp4 [27.1M]
17-项目总结.mp4 [59M]
.docx [491.3KB]

适合人群

• 深度学习爱好者
• 计算机视觉工程师

🎯 学习收获

• 掌握人脸检测技术
• 提升深度学习实战能力
• 了解深度学习在计算机视觉中的应用

🎉 祝您学习愉快！