Chia Sẻ Khóa Học Ứng Dụng Desktop Face Mask Recognition Với Deep Learning & PyQT [Khóa 8379 A]
Tìm hiểu Nhận dạng khuôn mặt (Face Recognition) cho Face Mask Detection bằng Python, TensorFlow 2, OpenCV, PyQT, Qt.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Face Recognition cho Mask detection với Deep Learning.
- ✓ Phát triển Convolutional Network Network cho Face Mask từ đầu sử dụng TensorFlow.
- ✓ Tiền xử lý dữ liệu lớn của hình ảnh.
- ✓ OpenCV cho Face Detection.
Dự án mà bạn sẽ phát triển:
1. Điều kiện tiên quyết của dự án: OpenCV:
- ✓ Xử lý hình ảnh với OpenCV.
2. Phần - 0: Thiết lập dự án:
- ✓ Cài đặt Python.
- ✓ Cài đặt Dependency.
3. Phần - 1: Data Preprocessing:
- ✓ Thu thập hình ảnh.
- ✓ Chỉ trích xuất khuôn mặt từ hình ảnh.
- ✓ Labeling (Target output) Images.
- ✓ Data Preprocessing.
- + RGB mean subtraction image.
4. Phần - 2: Phát triển mô hình Deep Learning:
- ✓ Training Face Recognition với OWN Deep Learning Model.
- + Convolutional Neural Network.
- ✓ Model Evaluation.
5. Phần - 3: Prediction với CNN Model:
- ✓ Kết hợp tất cả lại với nhau.
6. Phần - 4: Flask API:
- ✓ Thiết lập Visual Studio Code.
- ✓ Cài đặt tất cả các Dependency của VS Code.
- ✓ Setting Virtual Environment.
- ✓ Freeze Requirement.
- ✓ Build Flask API.
Bạn sẽ bắt đầu khóa học bằng cách cài đặt Python và cài đặt các thư viện cần thiết trong Python để phát triển dự án từ đầu đến cuối. Sau đó, bạn sẽ học một trong những điều kiện tiên quyết của khóa học đó là kỹ thuật xử lý hình ảnh trong OpenCV và các khái niệm toán học đằng sau những hình ảnh. Khóa học cũng sẽ thực hiện phân tích hình ảnh cần thiết và các bước tiền xử lý cần thiết cho hình ảnh. Sau đó, bạn sẽ thực hiện một dự án nhỏ về Face Detection bằng OpenCV và Deep Neural Networks.
Với các khái niệm cơ bản về hình ảnh, sau đó bạn sẽ bắt đầu giai đoạn 1 của dự án, nhận dạng khuôn mặt. Bạn sẽ bắt đầu giai đoạn này với việc tiền xử lý hình ảnh, bạn sẽ trích xuất các tính năng từ hình ảnh bằng cách sử dụng deep neural networks. Sau đó, với các tính năng của khuôn mặt, bạn sẽ đào tạo các mô hình Deep learning khác nhau như Convolutional Neural Network. Bạn sẽ học lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số cho các mô hình nhận dạng khuôn mặt.
Khi mô hình Deep learning của bạn đã sẵn sàng, bạn sẽ chuyển sang Phần -3 và viết code cho các dự đoán trước với mô hình CNN.
Cuối cùng, bạn sẽ phát triển Flask API và đưa ra dự đoán để phát video trực tiếp.
Bạn còn chờ gì nữa? Bắt đầu khóa học phát triển dự án Computer Vision Flask Web của riêng bạn bằng cách sử dụng Machine Learning, Python và Deploy nó trên Đám mây bằng chính bàn tay của bạn.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
Chia sẽ bài viết lên:
Nhà Sách Tin Học
Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!
No Comment to " Chia Sẻ Khóa Học Ứng Dụng Desktop Face Mask Recognition Với Deep Learning & PyQT [Khóa 8379 A] "