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前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 人工智能的发展历程
1.3 机器学习及相关技术
1.4 国内外研究现状
第2章 深度学习
2.1 神经网络模型
2.2 BP神经网络
2.3 卷积神经网络
2.4 深度学习框架
第3章 Caffe简介及其安装配置
3.1 Caffe是什么
3.2 Caffe的安装环境
3.3 Caffe接口
第4章 Caffe网络定义
4.1 Caffe模型要素
4.2 Google Protobuf结构化数据
4.3 Caffe数据库
4.4 Caffe Net
4.5 Caffe Blob
4.6 Caffe Layer
4.7 Caffe Solver
第5章 LeNet模型
5.1 LeNet模型简介
5.2 LeNet模型解读
5.3 Caffe环境LeNet模型
第6章 AlexNet模型
6.1 AlexNet模型介绍
6.2 AlexNet模型解读
6.3 AlexNet模型特点
6.4 Caffe环境AlexNet模型训练
第7章 GoogLeNet模型
7.1 GoogLeNet模型简介
7.2 GoogLeNet模型解读
7.3 GoogLeNet模型的Caffe实现
第8章 VGGNet模型
8.1 VGGNet网络模型
8.2 VGGNet网络训练
8.3 VGGNet模型分类实验
8.4 VGGNet网络结构
第9章 Siamese模型
9.1 Siamese网络模型
9.2 Siamese网络训练
第10章 SqueezeNet模型
10.1 SqueezeNet网络模型
10.2 SqueezeNet网络实现
第11章 FCN模型
11.1 FCN模型简介
11.2 FCN的特点和使用场景
11.3 Caffe FCN解读
第12章 R-CNN模型
12.1 R-CNN模型简介
12.2 R-CNN的特点和使用场景
12.3 Caffe R-CNN解读
第13章 Fast-RCNN模型
13.1 Fast-RCNN模型简介
13.2 Fast-RCNN的特点和使用场景
13.3 Caffe Fast-RCNN解读
第14章 Faster-RCNN模型
14.1 Faster-RCNN模型简介
14.2 Faster-RCNN的特点和使用场景
14.3 Caffe Faster-RCNN解读
第15章 SSD模型
15.1 SSD模型简介
15.2 SSD的特点和使用场景
15.3 Caffe SSD解读
第16章 Kaggle项目实践：人脸特征检测
16.1 项目简介
16.2 赛题和数据
16.3 Caffe训练和测试数据库
第17章 Kaggle项目实践：猫狗分类检测
17.1 项目简介
17.2 赛题和数据
17.3 Caffe训练和测试数据库
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