百度飞桨 PaddlePaddle 深度学习打卡7日营 -DAY3 人脸关键点检测(卷积神经网络)

本文介绍了在百度飞桨PaddlePaddle平台上,如何基于ResNet50网络进行人脸关键点检测,包括任务定义、网络设计、损失函数和评估指标,以及实践环节的详细步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

DAY3 人脸关键点检测
课程链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/6771
2.5

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春雨讲作业

实践题:
QQ群里有两个代码,加进去即可

客观题:
Q1 图像分类
Q2 摄像头对垃圾分类是图像分类任务
Q3 猫狗识别是单分类(二分类)任务
Q4 paddle.nn.cov2D 是搭建卷积层用的(Avgpool Maxpool是池化层)(ReLU、Sigmoid是激活函数)(还有归一化)
Q5 LeNet
Q6 卷积核和通道的数量一样 所以还是15
Q7 ResNet中增加了一个残差模块
Q8 全选
Q9 全选
Q10 还是全选

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大龙老师讲课

人脸关键点检测?
人靓关键点检测可以识别人脸,一个应用就是QQ等软件中对人脸上增加一些可爱的贴图,另一个比较经典的应用案例就是“美颜”功能如瘦脸。

课程 大纲
  1. 什么是人脸关键点检测(应用、任务、区别)
  2. 基于ResNet50实现人脸关键点检测
  3. 根据人脸关键点检测实现趣味PS
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