[Di động] Dự án thực hành thị giác máy tính Deep Learning

Xin chào các bạn học viên khóa học Nomad Creator?

Nguồn tài trợ của Wadiz, đã được hoàn thành thành công gần đây, 'Chúng tôi sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia về học máy, học sâu và thị giác máy tính.' nhờ tài trợ

Một khái niệm mới gọi là sách điện tử đã được tạo ra ở Creapple, và trong khi sắp xếp nội dung cuốn sách, tôi đã sắp xếp nội dung bổ sung mà tôi nhận được câu hỏi hoặc cho rằng quan trọng trong số các nội dung bài giảng liên quan và biến nó thành một bài giảng đặc biệt về chủ đề 'Tăng cường nhận dạng khuôn mặt'.

Trong số này, bài giảng 'Kỹ thuật nhận diện khuôn mặt 3' đã được đăng trên YouTube vì tôi nghĩ nó sẽ hữu ích với nhiều người.

Và các bài giảng đặc biệt còn lại đã được cập nhật miễn phí trong các bài giảng liên quan '[OpenCV] Dự án xử lý hình ảnh học sâu Python - Tìm Son Heung-min!' và '[Raspberry Pi] Dự án thực hành thị giác máy tính học sâu IoT'.

- OpenCV dnn Nhận xét khuôn mặt Mã chú thích 1

- Giải thích mã nhận diện khuôn mặt OpenCV dnn 2

- Cài đặt thư viện Face_Recognition

Tôi vẫn đang thực hiện một khóa học mới, '[OpenCV] Dự án xử lý hình ảnh học sâu Python 2 - Tìm những quả táo xấu!'

Ngay cả sau khi tạo khóa học này, nếu có nội dung có thể hữu ích cho sinh viên tham gia các khóa học khác, chúng tôi sẽ chọn nội dung đó và cập nhật miễn phí trong khóa học đó.

Trong bài giảng này, ngoài việc tăng cường Nhận dạng khuôn mặt, phát hiện buồn ngủ bằng Face Landmark, nhận dạng tuổi và giới tính bằng Python deep learning, đếm người qua đường thông qua Object Tracking và học ảnh táo xấu bằng YOLO để xác định sản phẩm bị lỗi, bài giảng này được biến thành một bài giảng thú vị.

Các bạn hãy giữ gìn sức khỏe và đón chờ bài giảng mới nhé!