Python+TensorFlow打造人臉識別智能小程序

molongnp · 發(fā)表于 2022-7-31 12:28:31

第1章課程導學

本章節(jié)主要介紹課程的主要內(nèi)容、核心知識點、課程涉及到的應(yīng)用案例、深度學習算法設(shè)計通用流程、適應(yīng)人群、學習本門課程的前置條件、學習后達到的效果等，幫助大家從整體上了解本門課程的整體脈絡(luò)。

1-1 課程導學試看
第2章深度學習基礎(chǔ)串講（必備理論知識）

主要介紹深度學習的基礎(chǔ)知識，具體包括了深度學習的發(fā)展歷程、基本概念（前向運算、反向傳播、參數(shù)優(yōu)化）、深度學習數(shù)學基礎(chǔ)（導數(shù)、方向?qū)?shù)、偏導數(shù)、梯度）等，通過介紹深度學習基礎(chǔ)知識幫助大家從宏觀和微觀兩個角度掌握深度學習的基本概念，為后續(xù)課程的學習奠定基礎(chǔ)�！�

2-1 卷積神經(jīng)網(wǎng)基本概念
2-2 前向運算
2-3 反向傳播基本概念
2-4 反向傳播迭代過程及參數(shù)優(yōu)化概念
2-5 反向傳播之導數(shù)、方向?qū)?shù)、偏導數(shù)、梯度的概念
2-6 反向傳播之梯度下降算法
2-7 深度學習發(fā)展迅猛的原因
第3章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)串講（必備理論知識與技巧）

主要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)的基礎(chǔ)知識，具體包括了發(fā)展歷程、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)計算性能比較、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計思想、小卷積核的妙用、1*1卷積核的使用、輕量型卷積神經(jīng)網(wǎng)設(shè)計思想和典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)中的Attention機制（SENet等）、多分枝的卷積神經(jīng)網(wǎng)（Siamese、TripletNet等）、卷積神經(jīng)網(wǎng)壓縮方法等，通過介紹…

3-1 卷積神經(jīng)網(wǎng)內(nèi)容概括
3-2 基本組成單元
3-3 卷積運算的定義
3-4 卷積的重要參數(shù)以及卷積核
3-5 權(quán)值共享與局部連接
3-6 卷積核與感受野
3-7 步長與Pad
3-8 卷積的定義與使用介紹（Tensorflow與Caffe）
3-9 池化層
3-10 激活層
3-11 BN
3-12 全連接層
3-13 dropout
3-14 損失層（1）
3-15 損失層（2）
3-16 卷積神經(jīng)網(wǎng)發(fā)展歷史
3-17 LeNet與AlexNet-卷積神經(jīng)網(wǎng)如何減少參數(shù)量和計算量
3-18 ZFNet與VggNet-卷積神經(jīng)網(wǎng)如何減少參數(shù)量和計算量
3-19 Inception系列-卷積神經(jīng)網(wǎng)如何減少參數(shù)量和計算量
3-20 從卷積的角度思考，如何減小網(wǎng)絡(luò)中的計算量？
3-21 resnet系列網(wǎng)絡(luò)（1）
3-22 resnet系列網(wǎng)絡(luò)（2）
3-23 網(wǎng)絡(luò)性能計算量對比
3-24 輕量型卷積神經(jīng)網(wǎng)-SqueezeNet
3-25 輕量型卷積神經(jīng)網(wǎng)-MobileNet
3-26 輕量型卷積神經(jīng)網(wǎng)-ShuffleNet V1
3-27 輕量型卷積神經(jīng)網(wǎng)-ShuffleNet V2
3-28 多分支的卷積神經(jīng)網(wǎng)
3-29 卷積神經(jīng)網(wǎng)中的Attention
3-30 卷積神經(jīng)網(wǎng)的壓縮方法
第4章 Tensorflow基礎(chǔ)串講（必備TF框架知識與實操）

主要介紹TF使用基礎(chǔ)，具體包括了基本概念（graph、session、tensor、operation、feed、fetch等）、核心API接口、高級API接口、數(shù)據(jù)讀取及編程實現(xiàn)、TFRecord數(shù)據(jù)格式打包及編程實現(xiàn)、Cifar10數(shù)據(jù)的解析及編程實現(xiàn)、tensorboard調(diào)試技巧、TF數(shù)據(jù)增強等，通過具體Cifar-10圖像分類任務(wù)來幫助大家了解如何實戰(zhàn)Tensorflow搭建深…

4-1 TensorFlow概念介紹-Graph
4-2 Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介紹
4-3 TensorFlow中核心API接口
4-4 TensorFlow數(shù)據(jù)讀取機制與API方法
4-5 Cifar10數(shù)據(jù)解析編程案例
4-6 Tensorflow中TFRecord數(shù)據(jù)打包編程案例試看
4-7 如何使用tf.train.slice_input_producer讀取文件列表中的樣本
4-8 如何使用tf.train.string_input_producer讀取文件列表中的樣本
4-9 如何通過TF對已經(jīng)打包過的數(shù)據(jù)進行解析
4-10 TF中的高級API接口
4-11 TF中的數(shù)據(jù)增強
4-12 Tensorboard 調(diào)試技巧
第5章 Tensorflow挑戰(zhàn)Cifar-10圖像分類任務(wù)

主要介紹使用Tensorflow完成cifar-10圖像分類，具體包括了Cifar-10數(shù)據(jù)集介紹、數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)打包、Tensorflow訓練框架搭建、網(wǎng)絡(luò)搭建、分類網(wǎng)絡(luò)訓練、數(shù)據(jù)增強實現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析、Tensorflow分類模型測試以及模型優(yōu)化，通過具體Cifar-10圖像分類任務(wù)來幫助大家了解如何實戰(zhàn)Tensorflow搭建深度學習網(wǎng)絡(luò)，并進行模型訓練、測試…

5-1 TF挑戰(zhàn)cifar10
5-2 Cifar10數(shù)據(jù)讀取與數(shù)據(jù)增強
5-3 TensorFlow+Slim網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭建
5-4 Loss、Optimal、Learning Rate、BN等定義
5-5 Train部分代碼編寫
5-6 Test部分代碼編寫
5-7 Tensorboard+tf.summary
5-8 模型恢復和模型存儲
5-9 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化—resnet模型
5-10 TF官方版本訓練Cifar10分類任務(wù)
第6章人臉檢測業(yè)務(wù)實戰(zhàn)

主要介紹SSD人臉檢測模型的搭建，具體包括了業(yè)務(wù)介紹（業(yè)務(wù)場景、評價指標等）、Tensorflow-SSD模型介紹、環(huán)境搭建、框架解讀、TF-record人臉檢測數(shù)據(jù)打包、實現(xiàn)SSD不同主干網(wǎng)絡(luò)、配置調(diào)整不同輸出尺寸（256VS300）參數(shù)、SSD框架訓練參數(shù)含義解讀和重要參數(shù)調(diào)整（學習率、步長、長寬比等）、TensorBoard調(diào)試、查看圖像、LOS…

6-1 人臉業(yè)務(wù)場景實戰(zhàn)
6-2 人臉檢測業(yè)務(wù)描述以及人臉標注方法
6-3 人臉檢測性能評價指標
6-4 基于傳統(tǒng)的人臉檢測方法
6-5 人臉檢測方法
6-6 人臉檢測面臨的問題與小人臉問題
6-7 SSD模型介紹主干網(wǎng)絡(luò)與多尺度Feature map
6-8 SSD模型原理介紹（Anchor與Default box）
6-9 SSD模型原理介紹（Prior box、損失函數(shù)、樣本構(gòu)造、數(shù)據(jù)增強）
6-10 TensorFlow-ssd環(huán)境搭建（1）
6-11 TensorFlow-ssd環(huán)境搭建（2）
6-12 數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)打包-理論講解（1）
6-13 數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)打包-理論講解（2）
6-14 數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)打包-實操（1）
6-15 數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)打包-實操（2）
6-16 數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)打包-實操（3）
6-17 TensorFlow-ssd模型訓練之框架解讀（1）
6-18 TensorFlow-ssd模型訓練之框架解讀（2）
6-19 TensorFlow-ssd 模型訓練-實操（1）
6-20 TensorFlow-ssd 模型訓練-實操（2）
6-21 TensorFlow-ssd 模型訓練-實操（3）
6-22 如何將訓練好的模型轉(zhuǎn)化成pb文件
6-23 TensorFlow-ssd 模型測試
第7章 Flask封裝人臉檢測模型web服務(wù)

通過搭建Flask服務(wù)來完成對人臉檢測的web接口封裝，并通過具體的編程案例來指導大家完成具體實操。

7-1 Flask介紹
7-2 開始一個Flask案例
7-3 結(jié)合Flask定義人臉檢測web接口
第8章 Web服務(wù)接口調(diào)用與人臉檢測模塊開發(fā)

主要介紹智能小程序開發(fā)的流程，完成視頻流數(shù)據(jù)的獲取，前后端數(shù)據(jù)的通信、通過對已經(jīng)封裝的好深度學習模型的web服務(wù)調(diào)用，來搭建人臉檢測的小程序相關(guān)功能開發(fā)。此章主要實現(xiàn)人臉檢測的功能模塊，后續(xù)每章會逐步完善其他功能模塊開發(fā)（人臉匹配、活體檢測、人臉屬性分析）�！�

8-1 微信小程序介紹
8-2 創(chuàng)建小程序項目
8-3 人臉檢測小程序項目目錄講解
8-4 采集人臉圖像
8-5 上傳人臉圖像
8-6 接口調(diào)用與結(jié)果繪制
8-7 人臉檢測小程序演示試看
第9章人臉匹配業(yè)務(wù)實戰(zhàn)

主要介紹人臉匹配模型TripletNet，具體包括TripletNet人臉匹配模型介紹、人臉驗證數(shù)據(jù)庫介紹和下載、TF-Recoder打包人臉匹配訓練數(shù)據(jù)、框架源碼解讀、框架定義人臉匹配網(wǎng)絡(luò)模型、框架不同參數(shù)設(shè)置技巧說明、模型訓練、TensorBoard調(diào)試、查看LOSS等信息、不同主干網(wǎng)絡(luò)和參數(shù)下的性能比較、基于TripletNet完****臉相似度度量…

9-1 人臉匹配業(yè)務(wù)介紹
9-2 人臉特征表示問題（1）
9-3 人臉特征表示問題（2）
9-4 度量學習
9-5 facenet原理簡介
9-6 facenet環(huán)境搭建
9-7 facenet數(shù)據(jù)準備-數(shù)據(jù)集介紹與說明
9-8 facenet數(shù)據(jù)準備-LFW-MTCNN
9-9 facenet數(shù)據(jù)準備-Dlib處理CASIA-Face以及CELEBA介紹
9-10 facenet模型訓練
9-11 facenet源碼解讀與源碼優(yōu)化（1）
9-12 facenet源碼解讀與源碼優(yōu)化（2）
9-13 facenet模型測試
9-14 訓練模型轉(zhuǎn)pb文件，模型固化
9-15 web接口封裝之人臉匹配業(yè)務(wù)流程說明
9-16 facenet web接口封裝（1）
9-17 facenet web接口封裝（2）
9-18 人臉注冊小程序端編程實現(xiàn)
9-19 人臉注冊flask服務(wù)端編程實現(xiàn)
9-20 人臉登錄小程序端編程實現(xiàn)
9-21 人臉登錄flask服務(wù)端編程實現(xiàn)
9-22 人臉登錄流程回顧與閾值判定
第10章 68點人臉關(guān)鍵點定位業(yè)務(wù)實戰(zhàn)

主要介紹68點的人臉關(guān)鍵點定位模型，具體內(nèi)容包括了數(shù)據(jù)集下載、環(huán)境搭建、模型搭建、模型訓練、模型測試、模型優(yōu)化、TensorBoard調(diào)試、查看LOSS等信息、主干網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、參數(shù)調(diào)優(yōu)、關(guān)鍵點預測結(jié)果可視化等，通過Tensorflow實戰(zhàn)人臉關(guān)鍵點問題來幫助大家了解在具體工程業(yè)務(wù)中如果解決點回歸問題，并結(jié)合具體的優(yōu)化策略幫助大…

10-1 人臉對齊基本概念介紹
10-2 人臉對齊算法評價指標
10-3 人臉對齊-傳統(tǒng)方法(1)
10-4 人臉對齊-傳統(tǒng)方法(2)
10-5 人臉對齊算法深度學習算法及3D人臉問題(1)
10-6 人臉對齊算法深度學習算法及3D人臉問題(2)
10-7 人臉對齊算法常用數(shù)據(jù)集
10-8 人臉對齊算法常見問題及解決思路
10-9 Tensorflow-SENet模型詳細介紹
10-10 數(shù)據(jù)準備和環(huán)境參數(shù)
10-11 人臉關(guān)鍵點數(shù)據(jù)打包(1)
10-12 人臉關(guān)鍵點數(shù)據(jù)打包(2)
10-13 人臉關(guān)鍵點模型訓練編程實例（1）
10-14 人臉關(guān)鍵點模型訓練編程實例（2）
10-15 人臉關(guān)鍵點模型訓練編程實例（3）
10-16 人臉關(guān)鍵點模型導出Pb文件(模型固化)
10-17 人臉關(guān)鍵點模型測試
10-18 人臉關(guān)鍵點模型Flaskweb接口封裝（1）
10-19 人臉關(guān)鍵點模型Flaskweb接口封裝（2）
10-20 人臉關(guān)鍵點模型小程序端編程實戰(zhàn)
第11章活體檢測業(yè)務(wù)實戰(zhàn)

主要介紹活體檢測模型，具體內(nèi)容包括了關(guān)鍵點模型的調(diào)用、數(shù)據(jù)集準備、睜閉眼檢測算法、張閉嘴檢測算法以及算法調(diào)優(yōu)。本章節(jié)通過對Python3+關(guān)鍵點模型進行進一步的利用，完成活體檢測任務(wù)，幫助大家了解更多的在實際工程中關(guān)鍵點使用場景，并通過實戰(zhàn)的方式，鍛煉大家的動手實操能力�！�

11-1 活體檢測業(yè)務(wù)介紹
11-2 活體檢測方法
11-3 活體檢測方法面臨挑戰(zhàn)和解決思路
11-4 活體檢測編程準備
11-5 活體檢測微信web端開發(fā)（1）
11-6 活體檢測微信web端開發(fā)（2）
11-7 活體檢測編程實戰(zhàn)微信端開發(fā)
第12章人臉屬性業(yè)務(wù)實戰(zhàn)

通過搭建Tensorflow+多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)來完成對人臉屬性的預測與與回歸，具體任務(wù)包括了人臉屬性業(yè)務(wù)介紹、人臉屬性多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集介紹、下載、TF-Recoder人臉屬性數(shù)據(jù)集打包、定義人臉屬性多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)、多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型訓練、多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型主干網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、模型整體參數(shù)優(yōu)化、模型測試比較（參數(shù)量、計算量、inference時間、準確率…

12-1 人臉屬性業(yè)務(wù)介紹
12-2 基于多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的人臉屬性編程實戰(zhàn)
12-3 數(shù)據(jù)準備
12-4 模型搭建和模型訓練（1）
12-5 模型搭建和模型訓練（2）
12-6 模型搭建和模型訓練（3）
12-7 模型固化轉(zhuǎn)PB
12-8 模型測試
12-9 flask端 web接口封裝
12-10 人臉屬性小程序功能實現(xiàn)
第13章課程總結(jié)

針對課程進行最后總結(jié)，回顧課程核心內(nèi)容，再次幫助大家理清學習內(nèi)容進一步的給出后續(xù)學習和提升給出建設(shè)性意見。

13-1 課程總結(jié)

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npicem · 發(fā)表于 2022-7-31 21:19:37

人臉識別

testcat · 發(fā)表于 2022-7-31 21:43:49

樓主，大恩不言謝了！

1115454671 · 發(fā)表于 2022-7-31 23:18:41

6666666

eagle083 · 發(fā)表于 2022-7-31 23:24:09

11111111111111

zygx8_jxh · 發(fā)表于 2022-8-1 09:45:48

6666666666666666666

ccdd5284 · 發(fā)表于 2022-8-1 10:41:27

不學也要收藏

286137829 · 發(fā)表于 2022-8-1 16:44:12

qianshang666 · 發(fā)表于 2022-8-2 09:01:44

看看看看

toum120 · 發(fā)表于 2022-8-2 10:35:31

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