Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序-程序员联盟

54cxylm 发表于 2021-12-22 16:43:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序

项目实战 课程种类
13 课时
中级难度
会写代码的好厨师 课程讲师

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课程简介

课程目录

伴随着人工智能技术的发展，深度学习技术变得越来越热门，越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术，展开多个模型的教学，涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术，最终搭建一个人脸智能小程序，完成整个项目的实战应用，最终可以达到算法工程师的初步要求。

免费试看:链接：https://pan.baidu.com/s/18SaiBw93suVK1qofFxt-Sg 密码：zkac

├──第10章 68点人脸关键点定位业务实战
| ├──10-1 人脸对齐基本概念介绍 (0823).mp4 60.71M
| ├──10-10 Tensorflow-SENet模型详细介绍 (1204).mp4 77.55M
| ├──10-11 数据准备和环境参数 (0736).mp4 79.56M
| ├──10-12 人脸关键点数据打包(1) (1315).mp4 463.16M
| ├──10-13 人脸关键点数据打包(2) (1026).mp4 191.25M
| ├──10-14 人脸关键点模型训练编程实例（1） (1747).mp4 309.24M
| ├──10-15 人脸关键点模型训练编程实例（2） (1644).mp4 293.06M
| ├──10-16 人脸关键点模型训练编程实例（3） (1919).mp4 401.75M
| ├──10-17 人脸关键点模型导出Pb文件(模型固化) (0725).mp4 293.59M
| ├──10-18 人脸关键点模型测试 (0858).mp4 193.17M
| ├──10-19 人脸关键点模型Flaskweb接口封装（1） (0846).mp4 830.29M
| ├──10-2 人脸对齐算法评价指标 (0444).mp4 21.59M
| ├──10-20 人脸关键点模型Flaskweb接口封装（2） (0833).mp4 148.21M
| ├──10-21 人脸关键点模型小程序端编程实战 (1045).mp4 199.04M
| ├──10-3 人脸对齐-传统方法(1) (0809).mp4 45.19M
| ├──10-4 人脸对齐-传统方法(2) (0829).mp4 64.13M
| ├──10-5 人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(1) (1002).mp4 53.81M
| ├──10-6 人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(2) (0717).mp4 38.13M
| ├──10-7 人脸对齐算法常用数据集 (0357).mp4 65.92M
| └──10-8 人脸对齐算法常见问题及解决思路 (0809).mp4 60.41M
├──第11章活体检测业务实战
| ├──11-1 活体检测业务介绍 (0538).mp4 33.32M
| ├──11-2 活体检测方法 (1651).mp4 113.82M
| ├──11-3 活体检测方法面临挑战和解决思路 (0800).mp4 46.64M
| ├──11-4 活体检测编程准备 (0317).mp4 15.00M
| ├──11-5 活体检测微信web端开发（1） (1421).mp4 209.77M
| ├──11-6 活体检测微信web端开发（2） (1515).mp4 273.78M
| └──11-7 活体检测编程实战微信端开发 (2037).mp4 418.09M
├──第12章人脸属性业务实战
| ├──12-1 人脸属性业务介绍 (1545).mp4 68.43M
| ├──12-10 flask端 web接口封装 (0859).mp4 184.07M
| ├──12-11 人脸属性小程序功能实现 (0952).mp4 159.18M
| ├──12-3 基于多任务网络的人脸属性编程实战 (1018).mp4 61.25M
| ├──12-4 数据准备 (2128).mp4 347.27M
| ├──12-5 模型搭建和模型训练（1） (1312).mp4 231.41M
| ├──12-6 模型搭建和模型训练（2） (1850).mp4 331.02M
| ├──12-7 模型搭建和模型训练（3） (1933).mp4 932.07M
| ├──12-8 模型固化转PB (0630).mp4 120.22M
| └──12-9 模型测试 (1110).mp4 208.99M
├──第13章课程总结
| └──13-1 课程总结 (2336).mp4 126.72M
├──第1章课程导学
| └──1-1 课程导学.mp4 138.11M
├──第2章深度学习基础串讲（必备理论知识）
| ├──2-1 卷积神经网基本概念 (1912).mp4 117.63M
| ├──2-2 前向运算 (1203).mp4 51.48M
| ├──2-3 反向传播基本概念 (0543).mp4 31.37M
| ├──2-4 反向传播迭代过程及参数优化概念 (0923).mp4 58.72M
| ├──2-5 反向传播之导数、方向导数、偏导数、梯度的概念 (0942).mp4 62.45M
| ├──2-6 反向传播之梯度下降算法 (1037).mp4 109.18M
| └──2-7 深度学习发展迅猛的原因 (0239).mp4 12.79M
├──第3章卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
| ├──3-1 卷积神经网内容概括 (0249).mp4 20.40M
| ├──3-10 激活层 (1121).mp4 62.10M
| ├──3-11 BN (0712).mp4 54.44M
| ├──3-12 全连接层 (0851).mp4 125.38M
| ├──3-13 dropout (0359).mp4 42.56M
| ├──3-14 损失层（1） (1542).mp4 105.02M
| ├──3-15 损失层（2） (1346).mp4 110.71M
| ├──3-16 卷积神经网发展历史 (0159).mp4 10.06M
| ├──3-17 LeNet与AlexNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (1446).mp4 98.23M
| ├──3-18 ZFNet与VggNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (1441).mp4 184.52M
| ├──3-19 Inception系列-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (1147).mp4 119.66M
| ├──3-2 基本组成单元 (0912).mp4 90.92M
| ├──3-20 从卷积的角度思考，如何减小网络中的计算量？ (0250).mp4 20.33M
| ├──3-21 resnet系列网络（1） (1028).mp4 215.20M
| ├──3-22 resnet系列网络（2） (2136).mp4 219.83M
| ├──3-23 网络性能计算量对比 (0931).mp4 112.08M
| ├──3-24 轻量型卷积神经网-SqueezeNet (0937).mp4 429.31M
| ├──3-25 轻量型卷积神经网-MobileNet (2014).mp4 116.61M
| ├──3-26 轻量型卷积神经网-ShuffleNet V1 (0712).mp4 68.70M
| ├──3-27 轻量型卷积神经网-ShuffleNet V2 (1230).mp4 538.16M
| ├──3-28 多分支的卷积神经网 (1905).mp4 123.14M
| ├──3-29 卷积神经网中的Attention (0918).mp4 75.13M
| ├──3-3 卷积运算的定义 (1543).mp4 163.00M
| ├──3-30 卷积神经网的压缩方法 (1201).mp4 80.13M
| ├──3-4 卷积的重要参数以及卷积核 (0613).mp4 43.85M
| ├──3-5 权值共享与局部连接 (1053).mp4 123.98M
| ├──3-6 卷积核与感受野 (1724).mp4 294.00M
| ├──3-7 步长与Pad (1245).mp4 120.79M
| ├──3-8 卷积的定义与使用介绍（Tensorflow与Caffe） (0436).mp4 51.97M
| └──3-9 池化层 (0446).mp4 26.09M
├──第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
| ├──4-1 TensorFlow概念介绍-Graph (1745).mp4 112.02M
| ├──4-10 TF中的高级API接口.mp4 58.61M
| ├──4-11 TF中的数据增强 (0414).mp4 30.56M
| ├──4-12 Tensorboard 调试技巧 (0433).mp4 24.71M
| ├──4-2 Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介绍 (2138).mp4 132.48M
| ├──4-3 TensorFlow中核心API接口 (0544).mp4 37.90M
| ├──4-4 TensorFlow数据读取机制与API方法 (0713).mp4 71.31M
| ├──4-5 Cifar10数据解析编程案例 (1730).mp4 258.58M
| ├──4-6 Tensorflow中TFRecord数据打包编程案例 (2051).mp4 311.69M
| ├──4-7 如何使用tf.train.slice_input_producer读取文件列表中的样本 (0919).mp4 135.64M
| ├──4-8 如何使用tf.train.string_input_producer读取文件列表中的样本 (0836).mp4 138.96M
| └──4-9 如何通过TF对已经打包过的数据进行解析 (1134).mp4 183.89M
├──第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
| ├──5-1 TF挑战cifar10 (0826).mp4 67.20M
| ├──5-10 TF官方版本训练Cifar10分类任务 (2144).mp4 835.52M
| ├──5-2 Cifar10数据读取与数据增强 (0400).mp4 66.04M
| ├──5-3 TensorFlow+Slim网络结构搭建 (1205).mp4 188.89M
| ├──5-4 Loss、Optimal、Learning Rate、BN等定义 (0758).mp4 133.52M
| ├──5-5 Train部分代码编写 (1915).mp4 325.76M
| ├──5-6 Test部分代码编写 (0415).mp4 79.71M
| ├──5-7 Tensorboard+tf.summary (1347).mp4 466.13M
| ├──5-8 模型恢复和模型存储 (0555).mp4 103.72M
| └──5-9 网络结构优化—resnet模型 (0549).mp4 109.43M
├──第6章人脸检测业务实战
| ├──6-1 人脸业务场景实战 (2200).mp4 142.42M
| ├──6-10 SSD模型原理介绍（Anchor与Default box） (1225).mp4 134.95M
| ├──6-11 SSD模型原理介绍（Prior box、损失函数、样本构造、数据增强） (0956).mp4 60.53M
| ├──6-12 TensorFlow-ssd环境搭建（1） (0720).mp4 128.71M
| ├──6-13 TensorFlow-ssd环境搭建（2） (0703).mp4 141.49M
| ├──6-14 数据清洗与数据打包-理论讲解（1） (0816).mp4 138.10M
| ├──6-15 数据清洗与数据打包-理论讲解（2） (0945).mp4 127.78M
| ├──6-16 数据清洗与数据打包-实操（1） (0959).mp4 130.05M
| ├──6-17 数据清洗与数据打包-实操（2） (1002).mp4 118.07M
| ├──6-18 数据清洗与数据打包-实操（3） (1517).mp4 317.14M
| ├──6-19 TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（1） (1501).mp4 235.38M
| ├──6-2 人脸检测业务描述以及人脸标注方法 (1403).mp4 242.66M
| ├──6-20 TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（2） (1220).mp4 289.89M
| ├──6-21 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（1） (0903).mp4 152.14M
| ├──6-22 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（2） (1159).mp4 199.46M
| ├──6-23 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（3） (1204).mp4 199.26M
| ├──6-24 如何将训练好的模型转化成pb文件 (1030).mp4 241.36M
| ├──6-25 TensorFlow-ssd 模型测试 (1345).mp4 286.68M
| ├──6-3 人脸检测性能评价指标 (2322).mp4 163.18M
| ├──6-4 基于传统的人脸检测方法 (1523).mp4 129.52M
| ├──6-5 人脸检测方法 (1116).mp4 114.77M
| ├──6-7 人脸检测面临的问题与小人脸问题 (1636).mp4 173.67M
| └──6-9 SSD模型介绍主干网络与多尺度Feature map (1452).mp4 114.81M
├──第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
| ├──7-1 Flask介绍 (0413).mp4 15.81M
| ├──7-2 开始一个Flask案例 (0704).mp4 58.58M
| └──7-3 结合Flask定义人脸检测web接口 (1309).mp4 229.77M
├──第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
| ├──8-1 微信小程序介绍 (0525).mp4 36.12M
| ├──8-2 创建小程序项目 (0657).mp4 33.16M
| ├──8-3 人脸检测小程序项目目录讲解 (0837).mp4 107.38M
| ├──8-4 采集人脸图像 (0843).mp4 130.90M
| ├──8-5 上传人脸图像 (0932).mp4 154.24M
| ├──8-6 接口调用与结果绘制 (0903).mp4 156.30M
| └──8-7 人脸检测小程序演示 (0126).mp4 15.28M
├──第9章人脸匹配业务实战
| ├──9-1 人脸匹配业务介绍 (1435).mp4 113.40M
| ├──9-10 facenet数据准备-Dlib处理CASIA-Face以及CELEBA介绍 (1935).mp4 277.93M
| ├──9-11 facenet模型训练 (0814).mp4 201.43M
| ├──9-12 facenet源码解读与源码优化（1） (1513).mp4 297.26M
| ├──9-13 facenet源码解读与源码优化（2） (1442).mp4 284.53M
| ├──9-14 facenet模型测试 (1733).mp4 518.53M
| ├──9-15 训练模型转pb文件，模型固化 (0514).mp4 90.56M
| ├──9-16 web接口封装之人脸匹配业务流程说明 (0936).mp4 24.16M
| ├──9-17 facenet web接口封装（1） (0833).mp4 46.91M
| ├──9-18 facenet web接口封装（2） (1719).mp4 82.25M
| ├──9-19 人脸注册小程序端编程实现 (1606).mp4 280.24M
| ├──9-2 人脸特征表示问题（1） (1455).mp4 97.55M
| ├──9-21 人脸登录小程序端编程实现 (0758).mp4 141.84M
| ├──9-22 人脸登录flask服务端编程实现 (1511).mp4 272.80M
| ├──9-23 人脸登录流程回顾与阈值判定 (0655).mp4 36.97M
| ├──9-3 人脸特征表示问题（2） (1456).mp4 140.54M
| ├──9-4 度量学习 (1519).mp4 113.85M
| ├──9-6 facenet原理简介 (1545).mp4 90.33M
| ├──9-7 facenet环境搭建 (0621).mp4 70.03M
| ├──9-8 facenet数据准备-数据集介绍与说明 (1227).mp4 65.73M
| └──9-9 facenet数据准备-LFW-MTCNN (1524).mp4 342.34M
└──资料
| ├──300W-LP-dataset-master.zip 0.51kb
| ├──demo_cifar10-master.zip 11.04kb
| ├──facedetection_MiniProgram-master.zip 855.93kb
| ├──face_recognition-master.zip 530.08kb
| ├──flask_server_detectface-master.zip 590.25kb
| ├──inference_pb_cifar10-master.zip 3.69kb
| ├──landmark_code-master.zip 0.54kb
| ├──TF_read_write-master.zip 6.47kb
| └──widerface-master.zip 2.66kb