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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程目標(biāo)
學(xué)會使用tensorflow object detection框架、理解遷移學(xué)習(xí)的基本概念與用法。使用預(yù)訓(xùn)練模型作為檢查點進行模型遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)寵物識別與手勢識別，學(xué)會如何從原始圖像數(shù)據(jù)實現(xiàn)VOC2012數(shù)據(jù)集制作、生成tf.record數(shù)據(jù)、模型遷移學(xué)習(xí)config文件修改、網(wǎng)絡(luò)fine-tunin
適用人群
Python語言開發(fā)者，OpenCV開發(fā)工程師，對人工智能與計算機視覺感興趣的，在校大學(xué)生，研究生
課程簡介
從tensorflow object detection模型安裝開始、一步一步學(xué)會如何使用預(yù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)對象檢測與識別、介紹各種預(yù)訓(xùn)練模型之間的差異、選擇合適模型進行遷移學(xué)習(xí)、SSD模型介紹。從使用公開數(shù)據(jù)集實現(xiàn)寵物識別到使用自定義圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注、遷移學(xué)習(xí)模型config文件修改、運行各種腳本實現(xiàn)VOC2012數(shù)據(jù)tf record生成、自定義模型訓(xùn)練與導(dǎo)出，實時手勢識別，教會大家如何使用tensorflow object detection完成項目需要的圖像對象檢測與識別工作，為成為計算機視覺開發(fā)者邁出堅實一步與打下良好基礎(chǔ)。課程中案例運行截圖：

公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練實現(xiàn)寵物識別：
1課程概述
2環(huán)境配置與安裝
3模型庫介紹與使用-01
4模型庫介紹與使用-02
5模型庫介紹與使用-03
6mask rcnn實現(xiàn)像素級別的對象檢測與分割
7數(shù)據(jù)集Oxford-IIIT Pets Dataset
8遷移學(xué)習(xí)
9Oxford Pets模型訓(xùn)練與實時查看
10訓(xùn)練寵物模型的導(dǎo)出與使用
11手勢數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注
12VOC2012數(shù)據(jù)格式與數(shù)據(jù)生成
13配置文件修改與模型訓(xùn)練
14導(dǎo)出模型與實時手勢識別