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学习时长
8周/建议每周至少8小时
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- 第1章: 人脸识别概述
- 第1节: 人脸识别研究背景及优势
- 1-1： 【课件】人脸识别概述
- 1-2： 【视频】人脸识别背景
- 第2节: 人脸识别的发展归纳
- 2： 【视频】人脸识别发展
- 第3节: 人脸识别常用数据库
- 3： 【视频】人脸识别数据库
- 第4节: 人脸识别常用测试协议
- 4： 【视频】测试协议
- 第2章: 传统人脸识别方法
- 第1节: 人脸识别基本流程
- 5-1： 【课件】传统人脸识别方法.pdf
- 5-2： 【视频】传统人脸识别方法的基本流程
- 第2节: 特征提取与降维方法
- 6： 【视频】特征提取
- 第3节: 分类器
- 7： 【视频】分类器
- 第3章: 基于深度学习的人脸识别-前瞻
- 第1节: 课件
- 8： 【课件】第3节 早期深度学习人脸识别算法.pdf
- 第2节: 早期DeepID系列算法
- 9： 【视频】早期深度学习人脸识别算法
- 第3节: 人脸识别环境配置
- 10： 【视频】环境配置演示
- 第4节: 数据准备及预处理
- 11： 【视频】数据处理实践
- 第4章: 基于深度学习的人脸识别-网络结构
- 第1节: 课件
- 12： 【课件】网络结构.pdf
- 第2节: 卷积神经网络的基础模块与操作
- 13： 【视频】卷积神经网络基础
- 第3节: 通用分类架构及常见人脸识别模块
- 14： 【视频】通用网络分类及人脸识别模块
- 第5章: 基于深度学习的人脸识别-损失函数（2次课）
- 第1节: 课件
- 15： 【课件】损失函数 I.pdf
- 第2节: Softmax损失函数
- 16： 【视频】softmax
- 第3节: Margin-based Softmax 损失函数
- 17： 【视频】margin-softmax
- 第4节: Mining-based Softmax 损失函数
- 18： 【视频】mining-softmax
- 第5节: 训练测试解析
- 19-1： 【课件】人脸识别-损失函数-II.pdf
- 19-2： 【视频】训练测试解析
- 第6节: Margin-Mining 损失函数
- 20： 【视频】margin-mining softmax
- 第7节: search-softmax
- 21： 【视频】search-softmax
- 第8节: 度量学习
- 22： 【视频】度量学习
- 第6章: 基于深度学习的人脸识别-数据
- 第1节: 数据分析：噪声数据
- 23： 【视频】噪声数据
- 第2节: 数据分析：长尾分布、数据标签、大规模数据
- 24： 【视频】长尾分布等
- 第3节: 实践：交互式人脸识别系统搭建
- 25： 【视频】人脸识别系统搭建
- 第7章: 人脸识别模型压缩
- 第1节: 模型压缩
- 26-1： 【课件】第七章.pdf
- 26-2： 【视频】模型压缩
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