深度学习框架Caffe学习与应用

2016-7-27 16:20| 发布者: 岸岸| 查看: 517371| 评论: 0|原作者: 岸岸

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    随着深度学习技术在学术界和工业界得到广泛认可，越来越多的人开始参与到深度学习的相关研究和实践中来。然而，由于存在一定的技术门槛，快速入手深度学习的研究并不是一件容易的事情。其中的一个重要原因是，深度学习中的许多问题非常依赖于实践。然而长期以来，学术界和工业界缺少一款专门为深度学习而设计的，兼具性能、灵活性和扩展性等诸多优势于一身的开源框架。这使得无论是快速实现算法，还是复现他人的结论，都存在着实践上的困难。研究人员和工程师们迫切需要一套通用而高效的深度学习开源框架。

   2013年，一款叫作“Caffe”的深度学习框架由加州大学伯克利分校的贾扬清博士在Github上发布。发布伊始，Caffe框架就得到了广泛的关注。Caffe框架以“Layer层”为单位对深度神经网络的结构进行了高度的抽象，通过一些精巧的设计显著优化了执行效率，并且在保持高效实现的基础上不失灵活性。无论在结构、性能上，还是代码质量上，Caffe都是一款十分出色的开源框架。更重要的是，它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来，供人们学习和实践。可以说，Caffe框架的发布极大地降低了深度学习研究和开发的难度。

   当前深度学习的计算框架除了Caffe还有很多，例如Torch、MxNet、TensorFlow、Theano等，而Caffe更擅长的是图像数据的深度学习处理，以及在开发之初就是以设计给科研人员实用为主，所以实用操作虽然不是最简便的，但是性能运算速度以及源码的设计都非常优秀，值得所有的“极客”们的学习。

   本课程从四个方面学习Caffe,分别是Caffe源码学习与介绍，Caffe使用与添加自定义Layer，自己动手写CNN框架以及案例应用，课程对深度学习的理论部分讲解不会很多，着重与Caffe框架的学习和实践，课程的宗旨是让同学们不仅可以学习并使用Caffe做深度学习的图像处理，还可以学习深度学习的程序实现，因此动手编程的部分较多，所以建议报名的同学是对编程有较大的热情。

课程大纲：
一. Caffe源码学习与介绍
   第1课 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
   第2课深入Caffe源码，Caffe目录结构，数据结构，Caffe模型(Blob,Layer,Net)
   第3课 Caffe的I/O模块，Caffe前/后向传播计算，优化求解过程，Layer的四种类型

二. Caffe使用与添加自定义Layer
   第4课使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集，编写Caffe实用工具
   第5课使用自己训练的Caffe模型文件到代码中，参数优化策略与模型对比方法（一）
   第6课使用自己训练的Caffe模型文件到代码中，参数优化策略与模型对比方法（二）
   第7课编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用

三. 自己动手写CNN框架
   第8课编写属于自己的CNN框架（初级）
   第9课编写属于自己的CNN框架（进阶）
   第10课自己的CNN框架Caffe做对比，优化策略

四. 案例应用
   第11课 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
   第12课利用Caffe训练代码实现R-CNN
   第13课简介Caffe基于GPU的应用

授课时间：

课程将于2018年12月4日开课，课程预计持续时间为15周。

授课对象：
对神经网络和深度学习有一定了解，对图像数据结构有一定了解。
如果对神经网络和深度学习知识零基础，建议可以提前学习课程《机器读心术之神经网络与深度学习》，如果对图像数据结构零接触，建议提前学习课程《开源计算机视觉OpenCV从入门到应用》。
对深度学习、图像处理、计算机视觉感兴趣，熟悉掌握C/C++编程语言，本课程因为涉及到自己动手写框架和Layer，所以建议报名学员有较强的编程能力。

收获预期：
能通过Caffe实现自定义深度神经网络做图像模型训练，能熟练改动Caffe源代码、编写自定义Layer，完全可以自己动手编写一个CNN深度学习框架。

讲师简介：
罗韵本科毕业于中山大学，随后到香港科技大学深造人工智能专业PhD，以技术合伙人身份创办计算机视觉公司（深圳极视角科技有限公司，目前已完成A轮融资）,实现了国内较早的基于云端的计算机视觉分析上商用系统，负责公司早期计算机视觉的算法研发，参与负责了中国电信，Calvin Klein，上海浦东公园，重庆大型商场等的计算机视觉项目的实现。热衷开源，活跃于各种开源软件和框架的社区，崇尚开源分享的“画家”。

课程试听：

新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！

本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业，则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！

课程授课方式：
1、学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、结业测验：通过测验，完成学业。

您是否对此课程还有疑问，那么请点击进入 FAQ，您的问题将基本得到解答

全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名，报名方式
网上报名请点击：深度学习框架Caffe学习与应用

咨询Email ：edu01@dataguru.cn，edu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群：303917420（群内有培训公开课视频供大家免费观看）

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