自強課程

課程名稱

【平日線上班】PyTorch人臉辨識模型實作熱烈招生中全線上

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每位學員必須有自己的Google 帳號以在Colab進行實作

課程代碼：

13C360

上課時間：

2025/1/9(四)、1/10(五)，09:00-16:00，共二天12小時。
※敬請留意：課程日期原定12/14(六)開課，因故已異動至1/9(四)開課。

上課時數：

12 小時

上課地點：

網路線上

課程費用：

9500元 (符合超值優惠價格者需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

VIP企業會員價：VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
會員優惠價： 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 9000 元
團報價方案：會員2人同行，可享同行價 8500 元(須於課前告知)
會員紅利折抵：本課程歡迎使用紅利折抵，最高可使用 100 點

課程目標：

協助具Python程式語言以及PyTorch基礎之學員學會人臉偵測、人臉辨識、人臉生成以及人臉隱私保護的模型開發。
學會將這樣的模型運用在自動打卡、自動通關或是各是各種人臉辨識相關應用。

課程特色：

人臉辨識是電腦視覺最要的應用之一，機場方便的自動通關就仰賴著這樣的模型，然而，這樣的技術到底是如何實現的?有什麼重要的資料集?技術的瓶頸是什麼?未來的展望是什麼?這些重要的議題都是人臉辨識發展的關鍵。
人臉辨識的基礎來自圖片辨識，自從2012年Alexnet橫空出世以來，人臉辨識精度也受惠於深度學習，然而，單純的softmax loss卻無法在公開的人臉辨識數據集上得到較佳的結果，Triplet loss, SphereFace, CosFace以及ArcFace這些loss進一步的將每張人臉間的差距拉開，使得人臉辨識模型可辨識的人臉數量大幅度提升。
人臉辨識的基礎來自人臉偵測，而一張照片中的人臉可能有不同的大小、膚色、妝容、甚至是不同的角度，因此，人臉辨識的辨識率取決於人臉偵測的強健性，本課程將從早期的Dlib, MTCNN開始講起，並帶大家簡短介紹知名的即時物件偵測模型-YOLOv1-v9，並帶著大家實際訓練基於YOLO的人臉偵測模型以比較其與知名Dlib, MTCNN的差距。
近年來，隨著人臉識別技術的普及，社群媒體上的臉部隱私保護變得日益重要，當我們將照片散佈在社群網站，無形之中也洩露了自己的人臉生物特徵，進年來對抗攻擊(Adversarial Attack)技術的出現，讓我們發現，原來從影像中加入一點像素擾動即可讓辨識模型失效，運用這樣的模型對人臉進行修改，在肉眼所見差距不大的情形下，即可讓人臉辨識的精度大幅下降，然而，運用生成模型甚至可在只改變妝容的情況下讓知名人臉辨識模型辨識錯誤。
本課程除了介紹各項技術的理論，還包含各模型在PyTorch上的實作，經過本次課程的洗禮，您將學會：
(1)如何運用人臉辨識模型實現打卡以及自動通關系統。
(2)如何運用即時物件偵測模型持續進化人臉偵測模型的人臉偵測效果。
(3)如何透過對抗攻擊修改自己的人臉使得人臉辨識模型辨識失敗。

本課程所有的程式都使用PyTorch在Colab此雲端平台上開發，實作範例包含資料集以及程式碼都會提供，本次課程的內容包括了:
1.圖片分類理論及實作:SoftMax loss及其進化版, 運用CASIA-WebFace資料集訓練ResNet。
2.人臉辨識之理論與實作: 比較ResNet使用Triplet loss, SphereFace, CosFace到ArcFace的效能差距。
3.物件偵測YOLOv1-v9原理以及其在人臉偵測之實作:使用WIDER FACE資料集訓練各代YOLO並比較其與dlib與MTCNN之效果差距。
4.對抗攻擊之原理及其在人臉辨識模型之攻擊實作:運用FGSM與PGD攻擊圖片分類模型以及人臉辨識模型的原理與實作。
5.生成模型理論及人臉生成實作: GAN, CGAN, StyleGAN的原理與實作。
6.基於生成模型之人臉攻擊:CLIP2Protect原理、實作以及在多個人臉辨識模型(IRSE50, IR152, FaceNet, MobileFace)上的人臉辨識率影響分析。

修課條件：

瞭解深度學習基本原理、具備基礎Python以及PyTorch程式開發經驗。

課程大綱：

1.圖片分類理論及實作
2.人臉辨識之理論與實作
3.物件偵測YOLOv1-v9原理及其在人臉偵測之實作
4.對抗攻擊之原理及其在人臉辨識模型之攻擊實作
5.生成模型理論及人臉生成實作
6.基於生成模型之人臉攻擊

課程師資：

自強基金會林哲聰老師
現任瑞典Chalmers University of Technology博士後研究員

經歷
▻ 工研院機械所副研究員/研究員/資深研究員
▻ 馬來西亞偉特科技公司(ViTrox)研發顧問
▻ 馬來西亞10 EPOCH科技公司研發顧問
▻ 加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員

專長
電腦視覺、機器學習、深度學習及其在駕駛輔助系統以及自駕車之各種應用

主辦單位:

財團法人自強工業科學基金會