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Tensorflow-图像处理视频教程
共20课时
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人工智能，深度学习方向的同学们
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唐宇迪
计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
课程概述

课程介绍

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课程以图像处理软件Tensorflow作为核心武器，基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型，使用真实数据集进行实战演示，通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战，详解其中的原理与代码实现。

适用人群

人工智能，深度学习方向的同学们
课程目录
  • 知识点介绍
    10分2秒 2018-04-03  试读
  • 2
    模型整体设计
    11分4秒 2018-04-03  试读
  • 3
    模型内部结构
    8分1秒 2018-04-03  试读
  • 4
    模型综述
    9分19秒 2018-04-04 
  • 5
    修复任务说明
    10分8秒 2018-04-03 
  • 6
    输入配置
    9分15秒 2018-04-04 
  • 7
    模型整体架构配置
    12分21秒 2018-04-03 
  • 8
    完成模型迭代
    16分54秒 2018-04-04 
  • 9
    效果演示
    5分25秒 2018-04-03 
图像超分辨率重构
  • 1
    知识点概述
    5分17秒 2018-04-04 
  • 2
    模型整体架构
    8分48秒 2018-04-04 
  • 3
    数据源处理
    7分49秒 2018-04-04 
  • 4
    数据输入与参数
    8分34秒 2018-04-04 
  • 5
    生成器模型
    7分33秒 2018-04-04 
  • 6
    判别器模型
    6分58秒 2018-04-04 
  • 7
    网络特征提取
    6分18秒 2018-04-04 
  • 8
    模型优化设置
    11分48秒 2018-04-04 
  • 9
    效果演示
    7分59秒 2018-04-04 
Tensorflow模板
  • 1
    模板基础模型
    8分38秒 2018-04-04 
  • 2
    模板内部结构
    13分34秒 2018-04-04