基于TensorFlow深度学习框架搭建CNN图像识别模型，并使用Django部署CNN模型

*   01 视觉图像和OpenCV基础/

  *   01 图像的基础介绍.mp4 (42.56 MB), 16:29

  *   02 OpenCV基础简介.mp4 (25.36 MB), 08:02

  *   03 OpenCV工具的安装.mp4 (35.63 MB), 14:01

  *   04 OpenCV显示图像.mp4 (62.03 MB), 21:09

  *   05 OpenCV显示灰度图.mp4 (35.05 MB), 13:17

  *   06 选取指定区域.mp4 (17.80 MB), 06:07

*   02 OpenCV图像处理技术/

  *   01 OpenCV模糊处理（一）.mp4 (44.46 MB), 15:21

  *   02 OpenCV模糊处理(二).mp4 (34.14 MB), 12:13

  *   03 OpenCV实现图像融合.mp4 (29.19 MB), 09:50

  *   04 OpenCV实现图像特征检测.mp4 (14.41 MB), 07:22

  *   05 图像特征检测理论.mp4 (18.80 MB), 09:43

  *   06 图像边缘检测的实现.mp4 (21.78 MB), 07:34

*   03 OpenCV绘制图像/

  *   01 OpenCV绘制直线.mp4 (35.55 MB), 13:24

  *   02 OpenCV绘制多边形.mp4 (21.05 MB), 07:25

  *   03 OpenCV绘制矩形和圆.mp4 (33.41 MB), 10:57

  *   04 OpenCV绘制文字.mp4 (11.50 MB), 04:21

*   04 OpenCV综合案例/

  *   01 OpenCV的缩放图像.mp4 (24.79 MB), 07:45

  *   02 OpenCV的图像大小的调整.mp4 (17.63 MB), 05:40

  *   03 人脸检测的数据读取.mp4 (37.77 MB), 09:50

  *   04 人脸检测的实现.mp4 (82.37 MB), 18:18

*   05 TensorFlow深度学习框架/

  *   01 人工智能基础介绍.mp4 (37.09 MB), 16:13

  *   02 深度学习基础.mp4 (32.68 MB), 12:35

  *   03 神经网络的基本内容.mp4 (33.10 MB), 13:20

  *   04 TensorFlow的安装和使用.mp4 (32.24 MB), 14:14

  *   05 TensorFlow实现线性回归.mp4 (65.58 MB), 17:51

  *   06 TensorFlow模型的保存.mp4 (96.04 MB), 22:22

  *   07 Tensorflow加载模型权重.mp4 (49.56 MB), 09:23

  *   08 Tensorflow加載模型文件.mp4 (29.61 MB), 11:19

*   06 基于TensorFlow的二分类模型/

  *   01 Tensorflow实现二元分类.mp4 (60.27 MB), 12:26

  *   02 COTTON分类的数据读取.mp4 (102.33 MB), 28:38

  *   03 COTTON分类的模型训练.mp4 (80.00 MB), 18:22

  *   04 ARCHIVE数据集分类模型的训练.mp4 (62.68 MB), 11:27

  *   05 COTTON加载单张图片预测其类别.mp4 (35.10 MB), 07:58

*   07 基于TensorFlow的多分类模型/

  *   01 多分类模型和TensorFlow常见的API.mp4 (43.52 MB), 16:19

  *   02 TensorFlow实现鸢尾花数据分类.mp4 (89.95 MB), 19:23

  *   03 TensorFlow实现DNN模型的搭建.mp4 (140.70 MB), 28:15

  *   04 多分类模型的预测.mp4 (22.36 MB), 05:52

  *   05 卷积神经网络介绍.mp4 (47.12 MB), 22:02

  *   06 TensorFlow中的MNIST数据集加载.mp4 (41.63 MB), 11:52

  *   07 Tensorflow搭建LeNet训练手写数字识别.mp4 (50.65 MB), 14:39

  *   08 卷积神经网络训练苹果叶部病虫害模型.mp4 (24.91 MB), 05:11

*   08 基于Django部署图像识别模型/

  *   01 计算机视觉综合案例.mp4 (67.40 MB), 13:03

  *   02 页面的登录实现.mp4 (53.68 MB), 15:10

  *   03 页面登录和账户添加.mp4 (17.60 MB), 04:35

  *   04 苹果病虫害识别案例分享.mp4 (24.91 MB), 05:11