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主要内容
核心课程模块
基础理论篇：
人脸识别概述与发展历程
传统识别方法流程详解
特征提取与分类器原理
深度学习实战：
卷积神经网络基础
主流网络结构解析
损失函数优化技巧（Margin-Softmax等）
度量学习方法实践
工程实践篇：
数据处理与环境配置
模型压缩技术
长尾分布问题解决方案
完整系统搭建指南
特色内容
早期深度学习算法解析
噪声数据处理方法
测试协议与评估标准
实战项目源码与课件
获取地址：
夸克：https://pan.quark.cn/s/7190e084adbb |
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发表于 