1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程目標
學會使用tensorflow object detection框架、理解遷移學習的基本概念與用法。使用預訓練模型作為檢查點進行模型遷移學習實現寵物識別與手勢識別，學會如何從原始圖像數據實現VOC2012數據集制作、生成tf.record數據、模型遷移學習config文件修改、網絡fine-tunin
適用人群
Python語言開發者，OpenCV開發工程師，對人工智能與計算機視覺感興趣的，在校大學生，研究生
課程簡介
從tensorflow object detection模型安裝開始、一步一步學會如何使用預訓練模型實現對象檢測與識別、介紹各種預訓練模型之間的差異、選擇合適模型進行遷移學習、SSD模型介紹。從使用公開數據集實現寵物識別到使用自定義圖像數據，實現數據標注、遷移學習模型config文件修改、運行各種腳本實現VOC2012數據tf record生成、自定義模型訓練與導出，實時手勢識別，教會大家如何使用tensorflow object detection完成項目需要的圖像對象檢測與識別工作，為成為計算機視覺開發者邁出堅實一步與打下良好基礎。課程中案例運行截圖：

公開數據集訓練實現寵物識別：
1課程概述
2環境配置與安裝
3模型庫介紹與使用-01
4模型庫介紹與使用-02
5模型庫介紹與使用-03
6mask rcnn實現像素級別的對象檢測與分割
7數據集Oxford-IIIT Pets Dataset
8遷移學習
9Oxford Pets模型訓練與實時查看
10訓練寵物模型的導出與使用
11手勢數據收集與標注
12VOC2012數據格式與數據生成
13配置文件修改與模型訓練
14導出模型與實時手勢識別