tensorflow 人面关键点识别_人工智能算法-图像识别项目

电缆缺陷检测

各省市电网，需要建立一套完善的电缆线部件缺陷检测的平台，为各省市的电缆线部件缺陷提供智能化的解决方案，进一步确保电网系统的安全运行。现在有些省市的电网缺陷部件的检测仍采用人工查缺的方式，智能化的缺陷检测平台可以提高电缆线部件缺陷检测的准确率，节省成本

课程目标：

重点依托 cascade R-CNN 算法，以及 mmdetection 工具，完成整套从数据标注到模型训练、优化。

课程收益：

对目标检测算法有一个很好的了解，重点掌握 cascade R-CNN 算法能够对 mmdetection 工具有一个很好的了解对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握对 mmdetection 代码有一定了解，学会如何改进和优化算法

2. 电子元件缺陷检测

在机器视觉应用中，外观检测一直是行业痛点。外观缺陷中的划痕、脏污、形态不一、大小不同、深浅和各种姿态都不同，很难用传统的视觉检测算法稳定检测。但是随着深度学习技术的发展，采用深度学习模式的外观检测程式，成为了外观检测的新方法。

课程目标：

重点依托 Faster R-CNN 算法，以及 TensorFlow 工具，完成整套从数据标注到模型训练、优化。

课程收益：

对目标检测算法有一个很好的了解，重点掌握 Faster R-CNN 算法对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握对 Faster R CNN 代码有深刻认知，学会如何改进和优化算法

3. 安全帽检测

施工工地对安全帽佩戴的检测和监管力度越来越大了，从智能安全帽的应用到安全帽检测系统的智能管理，现在的安全帽检测升级版对于安全帽佩戴标准也有了新的分析算法，对未正确佩戴、悬挂等都能准确检测识别。对工作服颜色接近安全帽颜色的检测能力有了更高的提升，比传统的安全帽识别系统精度更高。

课程目标：

重点依托 Yolo one stage 算法，以及 Darknet 工具，完成整套从数据标注到模型训练、优化。

课程收益：

对目标检测算法有一个很好的了解，重点掌握 Yolo V3 算法
对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握
对 Yolo V3 代码有深刻认知，学会如何改进和优化算法

4. 人脸识别

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

通过一个完整的人脸识别项目，掌握人脸识别系统的开发流程和关键技术。

课程收益：

从 0 到 1，全面剖析完整项目整个建设生命周期：需求分析、架构设计、环境部署、程

序设计、模型训练。

掌握人脸识别一般过程，人脸检测、人脸对齐、人脸识别

掌握人脸检测的集成学习方法

掌握人脸检测的 CNN 方法

掌握人脸检测+关键点定位的多任务网络 MTCNN

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