Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序
人脸检测模型
TensorFlow+SSD
业务场景、评价指标介绍Tensorflow-SSD模型介绍WIDERFace数据介绍、下载环境搭建Tensorflow-SSD框架解读TFRecords人脸检测数据打包Tensorflow实现SSD不同主干网络配置调整不同输出尺寸参数训练参数含义解读和重要参数调整（学习率、步长、长宽比等）不同主干网络和参数下的性能比较（参数量、计算量、inference时间等）人脸检测模型服务以及接口封装
人脸匹配训练
TensorFlow+TripletNet
业务场景、评价指标介绍TripletNet人脸匹配模型介绍人脸验证数据库介绍和下载TFRecords打包人脸匹配训练数据Tensorflow-tripletNet框架源码解读定义人脸匹配网络模型（不同主干网络：ResNet、SENet等）多支网络的参数共享方法不同参数设置技巧说明TensorBoard调试、查看LOSS等信息不同主干网络和参数下的性能比较（参数量、计算量、inference时间等）基于TripletNet完成人脸相似度度量测试
人脸关键点检测
TensorFlow+Facial-Landmarks
活体检测业务场景介绍关键点检测模型及活体检测算法流程介绍人脸关键点模型环境搭建人脸关键点模型搭建人脸关键点模型训练TensorBoard调试、查看LOSS等信息主干网络调优整体参数调优测试比较结果可视化关键点定位模型服务接口封装人脸接口封装活体检测服务接口封装
人脸属性识别
TensorFlow+ResNet
业务场景介绍多任务网络模型算法介绍多任务网络数据集介绍、下载TFRecords人脸属性数据集打包定义人脸属性多任务网络多任务网络模型训练TensorBoard调试、查看LOSS等信息主干网络优化整体参数优化测试比较（参数量、计算量、inference时间、准确率等）多任务网络模型服务、接口封装人脸属性小程序功能集成
人工智能博客
AI绘画（1）：生成一个图片的标准流程
如果感觉和原图差异过大，可以调整重绘幅度，越小，越像原图，改变越小。我们之前的画出来的Ai坤坤和之前的都不太一样，那怎么样才能做到和原图一致呢？我们在生成图片之后，选中图片，然后再点击左上角的图片替换，即可生成对应封面。当然，你可以画很抽象的图片，比如画个火柴人，然后让Ai帮你把内容填充完整。你描述的越像坤坤，你画的越像坤坤。为什么会这么模糊呢，因为我涂鸦的位置不准确，还有就是参数不准确。我们导入模型后，只有名称，我们不太了解这个模型的具体生成效果。我们选中生成的图片，也可以是自己导入的图片。