构建heatmap网络模型

本课程主要基于Heatmap特征的目标识别及其目标定位及回归，系统平台基于windows10，使用软件平台包括vs2013和Anacond、Tensorflow-1.4.0、Opencv2410、Opencv-python。

仔细讲解、分析，带领大家理解Heatmap特征，借鉴Openpose的相关迁移学习相关思想，实现自己的网络模型（该模型同时具有识别和定位回归的功能）。

通过Opencv设计一个关于Heatmap的标注工具，让学员可以轻松的制作自己的heatmap特征的标注数据集，提供工程源码，供给学员研究和拓展。

另外透彻讲解基于Heatmap特征的模型构造，及其loss_function设计，一步步代理大家使用Tensorflow进行模型编写及训练，最后通过两个示例将训练好的模型进行人的头部和眼睛的识别和位置定位回归。

具体：

第一章：

1.1 课程内容简介

第二章

2.1 Heatmap特征分析

2.2 基于Heatmap特征的样本制作

第三章：

3.1 制作tfrecords样本数据集

3.2 构建网络模型

3.3 训练网络模型（包括网络模型的2次训练，即在已有模型的基础上进行再次训练）

第四章：

4.1 目标识别及定位示例--人脸识别及定位。

4.2 目标识别及定位示例--人眼识别及定位。

资料中不提供image_panel画图软件