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深度学习框架Caffe基础与进阶系列专题

从深度学习框架caffe的基础应用到源码解析再到实现自定义损失函数loss_layer.通过三个项目:1.基于heatmap的人脸检测 2.验证码识别 3.基于caffe复现实时物体检测论Yolo

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门课程

778

人学习

 

课程总时长:13小时44分钟

授课讲师: 浦深

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第一阶段:  深度学习框架Caffe基础

1门课程 8小时52分钟

  • 深度学习框架Caffe视频教程(windows版本演示 linux下也适用)

    24节 8小时52分钟
    课程目标:
        没接触过深度学习同学或者是已经踏上工作岗位的同仁,我相信当中有很多人对这个技术感兴趣,但不知从何下手,深度学习相对于计算机视觉而言,属于入门很难的,需要长时间的积累,但是如果你的科研团队在这方面有着丰富的积累,那入门要比你一个人摸索来着快得多,当然,大部分人都没有这个条件,很可能一个小问题就能卡主很长的时间依然得不到解决,,,而我作为一个深度学习技术一线的研究人员,希望将这个技术介绍给各位感兴趣的同学们,一个是帮你们节省大量入门这项技术的时间以及正确入门,另一个是让你们有相应的基础知识来实现一些论文中的项目,或者是开发自己的一些应用。    也是考虑到很多的同学不熟悉linux操作系统,为避免大家陷入学习linux的困境之中,因而制作了这套基于windows的caffe学习教程。当然用linux系统的同学也无妨,只是一些命令上稍有不同,绝大多数内容是一样的。    整个课程提供了两个caffe的深度学习项目,一个是《人脸检测》另一个是《验证码识别》。课程中在vs2013下新建caffe工程,讲解了caffe的基本数据结构,带大家修改了caffe源码使之满足多标签的输入,并讲明其中修改的原理,帮助同学们更加深入的了解caffe的源码,也对caffe特征提取工具 extract_features.cpp 源码进行详细的讲解和简单的修改。    在《人脸检测》中我们采用了全卷积的神经网络,能够输入不固定大小的图片,且对于感受野的计算、特征图上点的坐标与原图的对应关系及计算进行了详细的讲解,这两个概念是很多人比较模糊的概念,往往影响到了后续论文的阅读,因而我们用专门的章节进行讲解。    《手写数字识别》与《人脸检测》都属于单标记问题,而很多的竞赛项目或者平时科研所需的项目要求都不仅仅是单标记的训练,因而我以《验证码识别》项目像大家展示了如何设计多标记的训练任务,在我们的《验证码识别》项目中,取得了100%的识别率,是个很有意思的项目,鼓励大家去尝试!    此外,有同学是机电专业或者金融专业的,数据往往是非图像数据,常常在问能否用caffe进行训练?显然是可以的,用hdf5格式即可,因而我也详细介绍了如何把图片/非图片数据转化为hdf5格式以便进行网络训练!

第二阶段:  深度学习框架Caffe进阶

1门课程 4小时51分钟

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

    14节 4小时51分钟
    课程目标:
        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。在课程中我们将掌握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!

深度学习框架Caffe基础与进阶系列专题

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