深度学习caffe Yolo复现与人脸检测视频课程(caffe进阶)

彻底明白深度学习物体检测论文《You only look once : Unified,Real-Time Object Detection》,能够用深度学习框架caffe复现论文,并且用复现后的结果实现一个人脸检测

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高级14课时2017/04/24更新

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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

掌握深度学习基础且有基本的编程经验,能够用caffe完成简单模型训练的学员

你将会学到:

彻底明白深度学习物体检测论文《You only look once : Unified,Real-Time Object Detection》,能够用深度学习框架caffe复现论文,并且用复现后的结果实现一个人脸检测

课程简介:

    yolo 实时目标检测caffe实现,caffe-yolo - yolo implemented with caffe (windows+linux)

     课程中讲解了如何在caffe-windows下和linux下如何添加新的detect_layer,学员在两个系统中均可使用!

    目前,大多数接触深度学习的同学,主要是跑一些现成的深度学习模型,从而完成分类或者是检测等任务,很少涉及自己去实现深度学习框架上所没有的layer,而在实际的项目中,或者实现自己的一些想法,肯定需要自己去实现深度学习框架上没有的功能。

    如果说我们只会跑跑现成的模型,那么,我们跟其他人来说,并没有任何优势,也不能满足相关企业的要求,或者说面试的时候我们都没什么“料”可以讲,因为我们只是简单的准备了训练数据而已。

    所以,在这个课程中,我们将用深度学习框架caffe去复现yolo《You only look once : Unified,Real-Time Object Detection》这篇实时物体检测的论文,并用来实现人脸检测。在课程中我们将学习Yolo这篇物体检测论文的思想,以及用代码实现论文中最为关键的损失函数和激活函数。

    而写自己定义功能的layer,最为关键的是前向传播与反向传播该如何编写。在课程中,我们将会对反向传播有一个清晰的理解以及在caffe中如何编写反向传播代码。

当然,这需要大家有一点高等数学复合函数求偏导数的知识,和基础的c/c++编程能力~

    做人脸检测相关的同学,为了向别人汇报模型的效果,肯定要涉及到模型在标注库上的测试,不管是在公司里面还是在学校写论文,其中最常用的标准人脸库是FDDB,课程将教会大家如何在人脸标准库FDDB上测试,绘制ROC曲线。

    本课程作为一个深度学习进阶的一个开篇,各位以此为起点,继续向前奋进,任重而道远!祝各位学业有成,学习进步!

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课程大纲-深度学习caffe Yolo复现与人脸检测视频课程(caffe进阶)

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