2020年Caffe深度学习框架案例实战视频教程(附代码、讲义、数据)25课

发布时间: 2020-06-03

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课程介绍:


Caffe 是当前深度学习主流开源框架之一,2013 年由加州大学伯克利分校的贾扬清博士发布。Caffe 框架以“层”为单位对深度神经网络的结构进行了高度的抽象,框架设计显著优化了执行效率,并且在高效实现的基础上不失灵活性,在结构、性能和代码质量上都是一款十分出色的开源框架。Caffe 框架的发布,极大地降低了深度学习研究和开发的难度,在学术界和工业界得到了广泛的认可,每天都有以Caffe 框架作为底层实现的研究成果发布,工业界已有很多产品使用Caffe 作为其深度学习算法实现的内核。

 

本课程结合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:


01.Caffe介绍与编译

02.Cifar实践操作案例

03.网络结构层的定义

04.网络结构的可视化

05.常用网络结构

06.Caffe代码解读1

07.Caffe代码解读2

08.Caffe代码解读3

09.Caffe代码调试上

10.Caffe代码调试下

11.Caffe获取参数与权重上

12.Caffe获取参数与权重下

13.Caffe提取某一层的特征值(1)

14.Caffe提取某一层的特征值(2)

15.Caffe多任务数据输入构建(1)

16.Caffe多任务数据输入构建(2)

17.数据集训练准备

18.深度目标检测基础

19.深度目标检测实践

20.人脸识别专题

21.传统图像分割算法

22.基于深度学习的图像分割

23.FCN图像分割

24.人体姿态识别项目

25.人体姿态识别优化

备注:(04)20200531人工智能

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