我的新書,《PaddlePaddle Fluid 深度學習入門與實戰》已出版!

本書詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle進行深度學習開發,涵蓋從環境搭建到實際項目應用的全過程。內容包括環境搭建、快速入門、線性迴歸算法、卷積神經網絡與循環神經網絡實戰、生成對抗網絡和強化學習等。此外,還講解了模型保存與使用、遷移學習以及移動端框架Paddle-Lite的應用等。本書適合初學者入門,並且能夠幫助解決實際問題,如花卉類型識別、新聞標題分類等項目。書中所有代碼均經過測試,配套資源

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基於Pytorch實現人臉關鍵點檢測模型MTCNN

MTCNN是一種用於人臉檢測的多任務卷積神經網絡,由三層網絡P-Net、R-Net和O-Net組成。P-Net生成候選窗口;R-Net進行高精度篩選;O-Net輸出邊界框與關鍵點。模型採用候選框+分類器思想,並利用圖像金字塔、邊框迴歸等技術實現快速高效檢測。 訓練MTCNN分爲三步: 1. 訓練PNet,生成PNet數據並使用`train_PNet.py`腳本進行; 2. 訓練RNet,生成RN

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