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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山 【南京分部】：金港大厦
新开班 (连续班 、周末班、晚班）：即将开课，详情请咨询客服。(欢迎您垂询，视教育质量为生命！) |
| 实验设备 |
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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通过案例实战演示tensorflow+opencv实现行人检测模型训练\导出\使用的技术解决路径
适用人群
Python语言开发者，OpenCV开发工程师，对人工智能与计算机视觉感兴趣的，在校大学生，研究生
课程简介
在掌握opencv与tensorflow基础知识的基础上，使用tensorflow object detection API与opencv dnn 模块，实现从数据标注与tf record数据生成，SSD模型迁移学习训练，模型导出在tensorflow中使用，OpenCV DNN模块中使用(C++与Python) API调用演示，实现从数据到模型训练到导出给OpenCV使用全链路的技术路径，学以致用，举一反三，可以套用到任意的对象检测问题的解决方案中！
1概述 – 环境搭建与效果演示
2Tensorflow对象检测API安装与测试
3行人检测视频数据生成标注图像数据
4Pasacal VOC2012格式数据集生成
5SSD模型的迁移学习配置与训练
6模型导出与测试使用
7生成OpenCV DNN导入必须的描述文件
8在OpenCV Python中使用SSD行人检测模型
9在OpenCV C++中使用SSD行人检测模型
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