课程介绍：
本课程是由深度学习图像算法工程师，结合自己多年学习深度学习技术的切身体验，以一个工程师的视角，从实际应用为出发点，以代码实践为主，理论为辅进行讲解，帮助学员轻松掌握、使用并修改caffe框架的代码。
课程目录：
章节1:Cifar10实践操作试看
课时1视频Caffe的编译可试看
课时2视频在Caffe中使用Cifar10做实验
章节2:Caffe网络结构定义及其可视化
课时3视频层定义
课时4视频网络结构可视化网站
课时5视频常用网络结构
章节3:Caffe代码导读
课时6视频Caffe代码导读（1）
课时7视频Caffe代码导读（2）
课时8视频Caffe代码导读（3）
章节4:Caffe训练过程及调试
课时9视频Caffe代码调试（1）
课时10视频Caffe代码调试（2）
章节5:Caffe获取参数的内容和权重
课时11视频Caffe获取参数的内容和权重（1）
课时12视频Caffe获取参数的内容和权重（2）
章节6:Caffe提取某一层的特征值
课时13视频Caffe提取某一层的特征值（1）
课时14视频Caffe提取某一层的特征值（2）
章节7:Caffe多任务数据输入构建
课时15视频Caffe多任务数据输入构建（1）
课时16视频Caffe多任务数据输入构建（2）
章节8:深度数据准备
课时17视频深度数据准备
章节9:MXNet Faster-RCNN目标检测试看
课时18视频深度目标检测基础
课时19视频深度目标检测实践可试看
章节10:人脸识别专题
课时20视频人脸识别专题
章节11:图像分割
课时21视频传统图像分割算法
课时22视频基于深度学习的图像分割
课时23视频FCN图像分割
章节12:卷积神经网络项目应用
课时24视频OpenPose人体姿态识别项目
课时25视频OpenPose人体姿态识别项目及延展
课时26视频风格迁移及神经网络最新项目应用
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