18-深度学习-人脸识别项目实战

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• 📁 包含文件：章节1：人脸识别
• 🎬 1：人脸识别任务种类_具体做法思路.mp4
• 🎬 2：开源的FaceNet项目介绍.mp4
• 🎬 3：人脸识别项目代码整体结构.mp4
• 🎬 4：MTCNN论文_摘要和介绍.mp4
• 🎬 5：MTCNN论文_网络整体架构.mp4
• 🎬 6：PRelu_每阶段输出多分支意义.mp4
• 🎬 7：每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss.mp4
• 🎬 8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程.mp4
• 🎬 9：总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接.mp4
• 🎬 10：人脸识别项目代码_加载MTCNN模型.mp4
• 🎬 11：人脸识别项目代码_读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框.mp4
• 🎬 12：FaceNet论文_摘要和前情介绍.mp4
• 🎬 13：FaceNet论文_相关的介绍.mp4
• 🎬 14：FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标.mp4
• 🎬 15：FaceNet论文_TripleLoss损失函数.mp4
• 🎬 16：FaceNet论文_TripleSelection很至关重要.mp4
• 🎬 17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结.mp4
• 🎬 18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用.mp4
• 🎬 19：人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示.mp4