深度学习与行人重识别之理论原理篇

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行人重识别理论篇

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老师介绍

  • 深度学习与行人重识别

    深度学习与行人重识别

    知乎达人,供职于旷视科技(Face++)研究院,浙江大学博士,主要从事视频结构化产品研究,浙大学生人工智能协会创始人兼现任会长. 曾作为指导老师带队获得阿里天池大赛FashionAI全球挑战赛-服饰关键点定位大赛第41名(前1.7%);第四届全国研究生智慧城市技术挑战赛浙大赛区冠军,全国前15;Kaggle 大数据竞赛(20%)等多项实战比赛奖项
简  介 安防领域一直被认为是AI技术落地最好的行业之一。行人重识别是AI+安防和商业场景应用最重要的课题之一。AI300学院力邀知乎达人罗浩制作了深度学习与行人重识别系列课程,包括深度学习基础,行人重识别理论和实践。本课为系列第二课,讲解了深度学习基础,主要工具框架,网络压缩,商业行人重识别原理,最新论文和未来发展。

适用人群

想学习深度学习的在校大学生和在职人员

课程概述

课程介绍:
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人工智能目前在安防、金融、医疗、法律、教育等不同领域都有着相关的行业应用,安防领域也一直被认为是人工智能技术落地最好的行业之一。行人重识别是AI+安防领域和商业场景应用的的最重要的课题之一。

AI300学院力邀知乎达人罗浩制作了深度学习与行人重识别的系列课程,包括了深度学习基础,行人重识别理论和实践。

本课程为该系列课程的第二个课程,讲解了深度学习的基础,主要的工具框架,网络压缩,和商业行人重识别的原理,最新论文和未来发展。

1、 深度学习基础
(1)    从神经网络到深度学习
(2)    从LeNet到SENet
(3)    网络的压缩与加速原理
2、 行人重识别原理
(1)    商业场景应用之行人重识别基本介绍
(2)    行人重识别——表征学习与度量学习
(3)    行人重识别——全局特征与局部特征
(4)    行人重识别——单帧与序列重识别
(5)    最新论文与未来发展

* 课程提供者:首培AI

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