天津大学深度学习一线实战研讨班干货总结与资源下载

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摘要

本文总结了2016年7月16、17日由天津大学主办，南开大学和深度学习大讲堂联合协办的深度学习一线实战暑期研讨班的干货内容，包括六场深度学习实战技术讲座，两场赞助商特别宣讲，讲座Slides可下载同时提供录播视频。

讲座1. 深度学习基础

主讲人为中科院计算所VIPL实验室的博士生刘昕。本次讲座介绍了深度学习的基本概念和在计算机视觉领域取得的诸多革命性进步，从大历史的视角回顾了人工神经网络的研究的两次寒冬和三次兴起，从微观技术细节的角度介绍了深度学习的基础结构模块、损失函数和优化算法。

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总结深度学习带来的方法革命：

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回归深度学习的历史进展：

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总结深度学习的基础知识：

讲座2. CNN基础与Caffe实践

主讲人为中科院计算所VIPL实验室的博士生刘昕。本次讲座从时间的轴线回顾了卷积神经网络（CNN）的演化脉络，总结了四条结构演化路径。从一线实战的角度，介绍了CNN的应用策略和开源深度学习平台Caffe的使用技巧。

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CNN的演化脉络：

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总结Caffe的核心概念：

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深度学习火爆之余的反思

讲座3. 人脸识别实战应用案例与经验分享

主讲人为上海银晨科技的技术总监刘海波。上海银晨科技是一家以人脸识别技术的行业应用为特色的人工智能创新公司。本次讲座是上海银晨科技在人脸识别领域16年的实战经验总结。

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对人脸识别应用模式的总结：

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总结人脸识别的技术难点：

讲座4. 人工智能时代的创业机会

主讲人为将门联合创始人兼CTO沈强。将门是一家新型创业服务机构，CEO高欣欣、CTO沈强均曾供职于微软创投加速器。本次讲座中，将门CTO沈强分析了国内人工智能企业的创业图谱并对踌躇满志的人工智能创业者给出了中肯的建议。

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国内人工智能初创企业图谱：

讲座5. 阿里云HPC助力人工智能发展

来自阿里云的技术专家游亮作为工业界特邀嘉宾介绍了阿里云HPC及其在人工智能工业级应用中的加速作用。

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讲座照片：

讲座6. 目标检测一唱三叹：更准、更快、更智能

主讲人为中科院计算所VIPL实验室的博士生邬书哲。目标检测的任务是在给定的图像中判断指定类别的物体是否存在，如果存在则确定其位置和大小，这在现实场景中具有非常广泛的应用。本次报告中介绍了两类目前最为有效的检测框架：Faster R-CNN和Cascade CNN，并对基于半监督学习的目标检测进行简单的介绍。

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目标检测的基本思路：

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Py-Faster-RCNN应用ResNet进行物体检测的实战案例：

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人脸检测实战案例：

讲座7.全卷积网络:实现与应用

主讲人为上海大学沈为博士组研究生赵凯。（FCN）是卷积神经网络的扩展结构，能够高效解决需要像素级理解的场景，例如语义分割、边缘检测、骨架检测等。本报告中介绍FCN的算法原理、在骨架检测方面的扩展工作、源码实现与训练技巧。

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全卷积网络与经典CNN的对比，从图像级理解到像素级理解：

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FCN中反卷积层的关键细节：

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主讲人CVPR16工作Object Skeleton Extraction in Natural Images by Fusing Scale-associated Deep Side Outputs介绍：

讲座8. Deep哈希实现案例

主讲人为中科院计算所VIPL实验室的博士生刘昊淼。哈希算法的目标是用紧致的二值码表示图像，从而高效地进行图像检索任务。随着深度学习的崛起，出现了很多将图像表示学习和二值码学习结合在一起的深度哈希算法。本报告将介绍一些比较有代表性的深度哈希算法，并介绍其代码实现。

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Hash算法介绍：

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主讲人CVPR16工作DSH方法框架介绍：

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关键实验结果：

致谢

感谢本次活动的主办方天津大学机器学习与数据挖掘实验室和协办方南开大学媒体计算实验室的大力支持，感谢天津大学胡清华教授、朱鹏飞副教授、张长青博士，南开大学程明明副教授，感谢所有的志愿者。

图片为主办方教师代表、志愿者、赞助商代表和主讲人合影

该文属于“深度学习大讲堂”原创，如需要转载，请联系loveholicguoguo

感谢所有赞助商对本次活动的支持：上海银晨科技将门紫牛基金张泉灵个人特别赞助

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Slides及视频下载

资源页面：http://datasci.tju.edu.cn/data/index1?sukey=3997c0719f1515200399a26940a285f019a686a850fcc3d81290e00ce57e15e915fbabfbca74f113889c6a7bc0ce4a23

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