Contents
SSD人臉和口罩檢測，MTCNN人臉檢測，訓練你自己的模型，即使有口罩也能識別人臉
從這 12 小時的課程，你會學到
- 如何從頭開始安裝Python、Tensorflow、Pycharm
- 如何建立你自己的分類模型
- 什麼是FaceNet
- 分類模型和人臉辨識模型之間有什麼區別
- 如何透過修改分類模型建立你自己的 FaceNet 模型
- 如何使用 SSD 人臉檢測進行人臉排列
- 如何使用 MTCNN 人臉檢測進行人臉排列
- 如何進行資料清洗
- 如何建立口罩的人臉資料集
- 如何訓練你的 FaceNet 模型
- 什麼是訓練技巧
- 如何實施訓練技能以有效地訓練模型
- 如何進行即時的人臉檢測、口罩檢測和人臉辨識
要求
- 高中數學水平
- 基本的 Python 和 Tensorflow
- 使用 Windows 的桌上型電腦或筆記型電腦，至少有 6GB 的 Nvidia GPU卡
- 一個 USB 攝影機或一個筆記型電腦攝影機
課程說明
人工智慧（AI）的深度學習是一項令人興奮的未來技術，具有爆炸性成長。
口罩人臉辨識是一個令人著迷的話題，它包含多種人工智慧技術，包括分類、固態物體檢測、MTCNN、FaceNet、資料準備、資料清洗、資料增強、訓練技能等。
如今，由於COVID-19的大流行，人們需要戴上口罩。
傳統的 FaceNet 模型幾乎不能識別有口罩的人臉
甚至 iPhone 或 iPad 裝置上的FaceID也只能在沒有口罩的情況下工作。
在本課程中，我將教你如何訓練一個能在口罩下工作的模型。
在最後的演示中，你將能夠非常自豪地進行即時人臉檢測、人臉口罩檢測和人臉辨識，甚至在有口罩的情況下也是如此
使用 Windows作業系統，所以你將不需要先學習Linux。
我將指導你從頭安裝Python、Tensorflow和Pycharm IDE。
擁有基本的 Python 和 Tensorflow 知識將是一個優勢，但如果沒有，我將為你準備一份關於這兩者的快速指南。
在我的教程中，我希望透過簡單的概念或實際例子來解釋困難的理論和公式。
模型訓練總是需要大量的時間。
以這個專案為例，它需要超過 40 萬張圖片來訓練。
我花了很多時間來訓練技能。
經過無數次的實驗確認，我把我的方法用圖畫的方式總結出來，讓大家輕鬆消化。
這些訓練技巧不僅可以應用於人臉辨識，也可以應用於其他模型。
所有的講座都是用通俗的英語講的。
如果你覺得我的語速很慢，你可以使用設定來加速。
自動生成的字幕可能有錯誤。我將審查並糾正它們。
成就來自課題，技能來自專案的成長。我希望你能享受到人工智慧的樂趣。
目標受眾
- 有Python基礎的人傾向於學習深度學習或人臉辨識
- 任何想在深度學習方面提高水平的工程師
講師簡介
Johnny Liao AI 電腦視覺演算法工程師
Johnny 擁有臺灣國立中央大學的電子工程碩士學位。
他曾經是鴻海科技集團的手機硬體工程師。
出於對編碼的興趣，他透過自學學會了 C 和Python。
他在 TSMC、Arcadyan、台達電、神達和工研院完成了物聯網 Wifi 和 Zigbee 系統的應用。
隨著人工智慧的爆炸性增長，他透過自學學習了人工智慧的基礎知識。
幾年前，他離開以前的韌體系統工程師工作後，一直是全職的人工智慧電腦視覺工程師。
英文字幕：有
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