[TOC]
# 前言
随着大数据时代,人工智能时代的到来,深度学习的应用越来越广,场景识别、目标检测、人脸识别、图像识别等等广泛应用。在人工智能方面。深度学习框架主要运用于python,c++等资源。而易语言使用深度学习框架的资料,源码缺十分稀少。于是我决定给大家录制一套易语言深度学习的教程。
本套教程基于我自己开发的CC框架,下面这些图片案例,就是深度学习做的效果,非常棒:
## 人脸识别、场景分割、验证码识别等
![](https://box.kancloud.cn/82f8b9aaaf71a48e54f2e05d76a7fbf1_779x210.png)
## 目标检测和分割
![](https://box.kancloud.cn/bc6f1a657185dc85d144a1af810049d0_1058x398.png)
## 人脸检测
![](https://box.kancloud.cn/c13c6fadea12d1c4cee2406f5943cb9a_814x523.png)
## 目标检测
![](https://box.kancloud.cn/e16248ca0f556ba77f0d265d2b9703f5_717x272.png)
## 姿态评估
![](https://box.kancloud.cn/7eb5d5e5f33e3996675d3d4aa445b0e6_540x303.png)
## 通用OCR
![](https://box.kancloud.cn/4700ccbae29556ce4456ffc808f7bd4f_695x535.png)
# 视频课程教程
[第一课:CC框架简介](第一课:CC框架简介.md)
[第二课:相关基本概念](第二课:相关基本概念.md)
[第三课:训练验证码识别](第三课:训练验证码识别.md)
[第四课:图像识别、分类、人脸识别](第四课:图像识别、分类、人脸识别.md)
[第五课:CNN+LSTM少样本高精度验证码识别](第五课:CNN+LSTM少样本高精度验证码识别.md)
[第六课:总结和展望](第六课:总结和展望.md)
# 简介
CC框架,是一个由Caffe包装的一个深度学习应用框架。一个简单易用的DLL接口库,一套训练的解决方案和部署的解决方案,也是一个完全开源免费的公开项目。
于2016年12月10日创立,现如今已经已经是3.0版。
# 特性
* 支持最新的人脸识别训练,Center Loss
* 支持目标检测训练,SSD
* 支持CPU、GPU、Win32、x64
* 支持快速深度学习项目部署,只有极少的依赖项
* 支持GPU高性能服务,也支持易语言实现GPU高性能服务
* 支持模型压缩功能
* 支持LSTM+CTC、多标签,便于OCR、验证码识别
* 有C++、C#、易语言调用案例
* 非常容易使用而且稳定
# 相关地址
CC项目:https://github.com/dlunion/CCDL
CC发布版本:http://www.zifuture.com/fs/9.release/CC3.0-alpha.4.integrate.rar
# 关于Caffe
Caffe:http://caffe.berkeleyvision.org/
CaffeGithub:https://github.com/BVLC/caffe
# CC框架开发的目的和初衷
深度学习是个很有用的技术,相对没有图像处理经验、甚至没有学历经验的人,因其操作复杂,理论复杂,应用也麻烦,而成为学习深度学习技术的一个主要障碍和门槛。CC框架的提出主要愿景是能让深度学习更加容易的应用部署起来,提升深度学习项目开发效率,降低学习难度和门槛,让更多的人更加容易的学习深度学习这门技术。为此楼主也是费尽心思的啦~,而这个教程,则是为了带大家学会如何使用CC提供的功能进行训练和使用,入门深度学习领域。深度学习有很多细分领域,都非常非常热门有用。我们教程先从验证码入手一步一步来使用和理解他。
# cc框架2.2版本是视频
https://pan.baidu.com/s/1qY53pQc
https://share.weiyun.com/23f8420f82a5fb0c1014d0165aecc2f9
- cc框架
- 视频课程
- 第一课:CC框架简介
- 第二课:相关基本概念
- 第三课:训练验证码识别
- 第四课:图像识别、分类、人脸识别
- 第五课:CNN+LSTM少样本高精度验证码识别
- 第六课:总结和展望
- 快速入门
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- 人脸检测入门
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- CC框架使用须知
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- cc4.0介绍
- 第一课笔记
- yzm-lstm.cpp 带注释
- 第二课笔记
- 众筹结果公示
- 第三课笔记
- 目标检测算法之SSD
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