深度学习-Caffe框架-项目实战,唐宇迪,唐宇迪,本本课程以实战演练为核心，主要包括三大核心内容：Caffe框架入门，人脸检测项目实战，关键点定位项目实战。 caffe入门章节，详解网络配置中每一个层的结构和参数项，对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两种最常用的数据源LMDB和HDF5格式。课程涉及许多caffe框架的小技巧如绘制网络图和loss曲线，自定义python层等。 人脸检测项目：从数据的收集预处理开始，一步步带着大家完成整个人脸检测的项目，其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构，在完成第一版的代码之后进行了详细评估分析，并给出一篇顶级会议论文作为学习参考，详细分析了针对人脸检测项目最新的思想和算法。 关键点定位项目：本项目以人脸关键点检测为背景，选择多阶段检测的网络架构，对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源，实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式，从全局检测到单点校准，基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段，详解代码中每一行的意义，带领大家一步步完成整个网络模型。 适用人群：深度学习方向的同学们