TensorFlow 2项目进阶实战学习心得

TensorFlow 2项目进阶实战学习心得,更多完整内容,一起来学习

TensorFlow 2项目进阶实战学习心得

FashionMNIST数据集介绍    

TensorFlow2数据导入与使⽤    

串联AI流程理论:商品检测与商品识别    

串联AI流程实战:商品检测与商品识别    

搭建AI SaaS理论:Web框架选型    

搭建AISaaS理论:10分钟快速开发AISaaS    

搭建AISaaS理论:数据库ORM选型    

搭建AISaaS实战:10分钟快速开发AISaaS    

短期目标:自动化陈列审核和促销管理    

方案交付:支持在线识别和API调用的AI SaaS 已学完    

方案设计:基于深度学习的检测    

行业背景:AI新零售是什么    

基础:目标检测问题定义与说明    

基础:深度学习在目标检测中的应用    

基础:图像分类问题定义与说明    

基础:越来越深的图像分类网络    

交付AISaaS:10分钟快速掌握容器部署    

交付AISaaS:部署和测试AISaaS    

扩展:目标检测常用数据集综述    

扩展:目标检测更多应用场景介绍    

扩展:图像分类常用数据集综述    

扩展:图像分类更多应3场景介绍    

理论:YOLO系列一阶段模型概述    

理论R-CNN系列二阶段模型综述    

使@tf.function提升性能    

使TensorFlow2实现分布式训练    

使TensorFlow2实现图像数据增强    

使TensorFlowHub迁移学习    

使TensorFlowLite实现边缘智能    

使TensorFlowServing部署云端服务    

使用TensorFlow2训练分类网络    

使用tf.keras.datasets加载数据    

使用tf.keras管理functionalAPI    

使用tf.keras管理Sequential模型    

应0:检测SKU抠图与分类标注流程    

应0:使4TensorFlow2训练ResNet    

应用:RetinaNet与FacolLoss带来了什么    

应用:分类训练集与验证集划分    

应用:划分检测训练集与测试集    

应用:检测数据标注方法与流程    

应用:生成CSV格式数据集与标注    

应用:使用ResNet识别货架商品    

应用:使用RetinaNet检测货架商品    

应用:使用TensorFlow2训练RetinaNet    

用户需求:线下门店业绩如何提升?    

展现AI效果理论:使用OpenCV可视化识别结果    

展现AI效果实战:使用OpenCV可视化识别结果    

长期⽬标:货架数字化与业务智能化    


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