1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

1.MTCNN算法检测人脸的实现细节； 2.快速掌握经典的人脸检测算法； 3.掌握caffe一些c++ api函数的使用、c++语言的巩固以及更熟悉caffe源码； 4.能够掌握caffemodel在windows平台上的工程搭建； 5.能够直接利用本课程的源码，开发人脸检测与识别相关的应用程序；
适用人群
有caffe基础的同学； 有c++基础； 了解opencv；
课程简介

本课程为MTCNN的人脸检测Inference c++实战，由于模型的训练涉及较大的人力数据筛选成本，因而未能进行公开，课程暂未涉及模型的训练，仅针对训练好的caffemodel讲解其中人脸检测、特征点检测的原理，并带大家手把手用c++实现其中的每一个细节，构建切实可用的人脸检测算法。

学习本课程将能够学习到：

1.MTCNN算法检测人脸、特征点检测的实现细节；

2.快速掌握经典的人脸检测算法；

3.掌握caffe一些c++ api函数的使用、c++语言的巩固以及更熟悉caffe源码；

4.能够掌握caffemodel在windows平台上的工程搭建；

5.能够直接利用本课程的源码，开发人脸检测与识别相关的应用程序；
第1章基于Qt的caffe工程配置
1-1课程说明
1-2vs2013+Qt环境配置
1-3Qt快速入门示例
1-4配置caffe的Qt工程
第2章MTCNN算法原理
2-1MTCNN算法原理
2-2MTCNN算法原理
第3章算法原理C++代码实现
3-1模型创建与初始化
3-2图像金字塔创建
3-3图像预处理原理
3-4网络输入数据绑定到Mat对象
3-5PNet_forward
3-6PNet_forward
3-7PNet_forward
3-8NMS算法详解
3-9NMS算法手把手c++实现
3-10PNet_forward
3-11RNet_forward
3-12RNet_forward
3-13RNet_forward
3-14RNet_forward
3-15ONet_forward
3-16ONet_forward