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深度学习框架Caffe学习与应用培训

 
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上课地点:【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【成都分部】:领馆区1号(中和大道)
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课程大纲
 
深度学习框架Caffe学习与应用培训

 

课程内容:
一.Caffe源码学习与介绍
       1、 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
      2、 深入Caffe源码,Caffe目录结构,数据结构,Caffe模型(Blob,Layer,Net) 
       3、 Caffe的I/O模块,Caffe前/后向传播计算,优化求解过程,Layer的四种类型
二. Caffe使用与添加自定义Layer
       4、 使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集,编写Caffe实用工具
       5、 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(一)
       6、使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(二)
       7、 编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用
三. 自己动手写CNN框架
       8、 编写属于自己的CNN框架(初级)
       9、 编写属于自己的CNN框架(进阶)
     10、 自己的CNN框架Caffe做对比,优化策略
四. 案例应用
     11、 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
       12 、利用Caffe训练代码实现R-CNN
     13、 简介Caffe基于GPU的应用 




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