
欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
所谓项目实战课,就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解,可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比,每一次项目实战都由独立的老师完成,课程更加专注、时长更短、更轻量级,适合快速锻炼项目能力。
本次课程内容
人脸图像在计算机视觉领域中研究方向非常广,覆盖底层图像特征,目标检测与跟踪,图像分类和检索,图像滤波,图像分割,三维重建,风格迁移等方向。人脸检测是所有人脸算法的基础,其中小目标、大姿态与遮挡人脸检测是经典难题。

为了帮助大家掌握好经典的人脸检测算法的完整流程,我们开设了本次人脸检测项目实战课。本次课程为已经结束的直播,讲师为TensorSense,图像算法工程师,资深课程讲师,书籍作者。

经过剪辑后的课程总时长为320分钟,约5个半小时,各部分课程内容与时长如下:
部分 | 内容 | 时长(分钟) |
No.1 | 内容简介 | 29 |
No.2 | 数据集介绍 | 14 |
No.3 | 数据集读取 | 70 |
No.4 | 模型模块解读 | 85 |
No.5 | multibox损失解读 | 80 |
No.6 | 测试与推理 | 42 |
下面我们来简单看一下各部分的内容:
第1部分:人脸检测简介,介绍人脸检测问题定义,方法概览,以及难点,本部分内容可以免费收听。


第2部分:回顾常见的人脸检测数据集,重点是本次实战将会使用的数据集WiderFace,本部分内容可以免费收听。

第3部分:详细讲解WiderFace数据集的下载与代码读取,本部分内容可以免费收听。


第4部分:详细解读RetinaFace模型原理细节以及代码实战。




第5部分:详细讲解Multibox损失的原理以及代码实战。


第6部分:讲解如何测试Widerface验证集,如何使用单图进行推理,如何使用摄像头进行实时的人脸检测。



如何订阅
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课程详情如下:

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实战课讲师招募
为了进一步丰富有三AI生态的实战内容,欢迎有经验,有能力的讲师报名成为平台讲师:

讲师要求如下:
(1) 有多次人工智能领域教学经验,擅长演讲与教学。
(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。
(3) 有三AI已有生态成员优先。
实战课的收入与平台采取固定分成的方式,具体细节可在内容组了解详情,报名请联系微信Alice-girll提交简历,或直接联系有三本人。



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