大数据：深度学习项目实战-关键点定位视频课程

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深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架阐述人脸关键点检测算法的应用场景以及整个网络模型的结构

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深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换进行制作数据源的准备工作，包括从label文件提取信息，为使准确率提升，将标签中的绝对坐标转换成相对人脸框的相对坐标。

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深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强对原始数据进行水平翻转，并对给定的标签坐标进行相同程度的转换，确保数据增强后的结果可以和标签坐标值对应上。

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深度学习项目实战04 完成初始阶段HDF5数据源制作对变换后的数据和标签坐标制作hdf5数据源，完成第一阶段数据源的制作。

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深度学习项目实战05 初始阶段网络训练使用caffe框架完成第一阶段网络训练进行全局人脸关键点检测

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深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作对单个关键点进行回归任务，制作单个关键点的hdf5数据源

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深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练制作第二三阶段网络模型，使用模板批量生成网络配置文件。

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深度学习项目实战08 网络模型参数初始化代码演示如何加载3个阶段网络模型，用于后续测试关键点位置。

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深度学习项目实战09 完成全部测试结果代码详解从第一阶段全局测试到第二三阶段单点微调得出最终的测试结果

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深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果通过测试，对比分析三个阶段不同的效果

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深度学习项目实战11 项目总结分析总结分析数据层面的优缺点以及改进方法

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深度学习项目实战12 算法框架分析分析整体算法框架使用3个阶段作为预测的优缺点