深度学习实践:基于caffe的解析,视频教程下载

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课程介绍:

本课程是由深度学习图像算法工程师,结合自己多年学习深度学习技术的切身体验,以一个工程师的视角,从实际应用为出发点,以代码实践为主,理论为辅进行讲解,帮助学员轻松掌握、使用并修改caffe框架的代码。

课程目录:

章节1:Cifar10实践操作试看

课时1视频Caffe的编译可试看

课时2视频在Caffe中使用Cifar10做实验

章节2:Caffe网络结构定义及其可视化

课时3视频层定义

课时4视频网络结构可视化网站

课时5视频常用网络结构

章节3:Caffe代码导读

课时6视频Caffe代码导读(1)

课时7视频Caffe代码导读(2)

课时8视频Caffe代码导读(3)

章节4:Caffe训练过程及调试

课时9视频Caffe代码调试(1)

课时10视频Caffe代码调试(2)

章节5:Caffe获取参数的内容和权重

课时11视频Caffe获取参数的内容和权重(1)

课时12视频Caffe获取参数的内容和权重(2)

章节6:Caffe提取某一层的特征值

课时13视频Caffe提取某一层的特征值(1)

课时14视频Caffe提取某一层的特征值(2)

章节7:Caffe多任务数据输入构建

课时15视频Caffe多任务数据输入构建(1)

课时16视频Caffe多任务数据输入构建(2)

章节8:深度数据准备

课时17视频深度数据准备

章节9:MXNet Faster-RCNN目标检测试看

课时18视频深度目标检测基础

课时19视频深度目标检测实践可试看

章节10:人脸识别专题

课时20视频人脸识别专题

章节11:图像分割

课时21视频传统图像分割算法

课时22视频基于深度学习的图像分割

课时23视频FCN图像分割

章节12:卷积神经网络项目应用

课时24视频OpenPose人体姿态识别项目

课时25视频OpenPose人体姿态识别项目及延展

课时26视频风格迁移及神经网络最新项目应用

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