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深度学习的计算机视觉: 原理与实践课程培训

 
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       每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
最新开班 (连续班 、周末班、晚班):2020年3月16日
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   质量保障

        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。

课程大纲
 
  • 第1章人脸识别
    1-1任务、方法演进、数据集
    1-2孪生网络架构
    1-3对比损失、三元组损失、中心损失
    1-4DeepFace
    1-5DeepID
    1-6DeepID2
    1-7DeepID2
    1-8DeepID3
    1-9FaceNet
    1-10MTCNN
    1-11VGGFace
    1-12SphereFace
    1-13CosFace
    1-14ArcFace
    1-15实践篇:项目案例-使用VGGFace进行人脸识别
    第2章图像描述
    2-1任务、数据集
    2-2评价指标
    2-3RNN、LSTM、GRU
    2-4Show and Tell
    2-5Show,Attend and Tell
    2-6Attribute-based V2L
    2-7DenseCap
    2-8Mind's Eye
    2-9Captions to Visual Concepts
    2-10实践篇:项目案例-使用VGGNet和GRU实现图像描述
    第3章图像检索
    3-1任务与挑战
    3-2图像最近邻检索
    3-3局部敏感哈希(LSH)算法
    3-4深度学习哈希算法概览
    3-5DH和SDH
    3-6CNNH
    3-7NINH
    3-8DSRH
    3-9DRSCH
    3-10DLBHC
    3-11实践篇:项目案例-使用深度哈希算法进行图像检索
    第4章图像生成
    4-1生成式模型
    4-2生成对抗网络
    4-3生成对抗网络(GAN)的应用大观
    4-4CGAN
    4-5DCGAN
    4-6WGAN
    4-7WGAN-GP
    4-8CycleGAN
    4-9SRGAN
    4-10实践篇:项目案例-使用CycleGAN进行图像风格转换
 
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