一. Caffe源碼學習與介紹
第1部份 Caffe的介紹、安裝和配置、Caffe的優點與局限性
第2部份 深入Caffe源碼，Caffe目錄結構，數據結構，Caffe模型(Blob,Layer,Net)
第3部份 Caffe的I/O模塊，Caffe前/后向傳播計算，優化求解過程，Layer的四種類型
二. Caffe使用與添加自定義Layer
第4部份 使用Caffe已有的Layer層訓練自己的數據集，編寫Caffe實用工具
第5部份 使用自己訓練的Caffe模型文件到代碼中，參數優化策略與模型對比方法（一）
第6部份 使用自己訓練的Caffe模型文件到代碼中，參數優化策略與模型對比方法（二）
第7部份 編寫自己的自定義Layer添加到Caffe中并使用
三. 自己動手寫CNN框架
第8部份 編寫屬于自己的CNN框架（初級）
第9部份 編寫屬于自己的CNN框架（進階）
第10部份 自己的CNN框架Caffe做對比，優化策略
四. 案例應用
第11部份 Caffe+OpenCV實現基于CPU下運行Caffe的優化
第12部份 利用Caffe訓練代碼實現R-CNN
第13部份 簡介Caffe基于GPU的應用
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