体验中心目前包含6个模块，包含MNIST手写数字识别，人脸检测，图像识别，猫狗大战，灵魂画师，目标检测。更多有意思的功能后续开发中。

MNIST手写数字识别

Mnist手写数字识别是 深度学习较 经典的案例。可以这么说，每一个深度学习开发人员 或者是研究者都做过这个实验。在这里，我们把它可视化出来。体验者可以直接在左边的黑色画布中书写出0~9共10位数字。后台经过识别，会返回识别结果，显示到右侧的进度条中。

人脸检测

人脸检测是人脸识别系统中的一个关键环节，并且通过人脸检测可以做很多有意思的事情，例如美颜，给图片中的人脸带口罩，情绪识别等等。这里我们可以点击图片中左下角的人脸进行快速上传图片，也可以上传手机或者电脑中的图片进行识别。识别结果将会显示到右侧的识别结果与详细内容中。还可以通过鼠标悬停查看每张人脸对应图片中的坐标，也可以点击进行放大。

图像识别

ImageNet是一个计算机视觉的比赛，自从深度学习横空出世，研究者们使用了深度学习算法大大降低了图像识别的错误率。直到2017年,由深度学习算法识别图像的准确率已经超过了人眼识别的准确率，官宣宣布停止ImageNet挑战赛。而到这时ImageNet数据集已经发展到了几千万张图片。

在这里我们使用了ImageNet的1000个类为数据，并使用ResNet18进行迁移学习。经过测试，该模型在* 准确率为68.24%，TOP5准确率为88.49%。左侧部分提供了快速上图实例图片的区域以及自主上传图片区域，右侧则是把后续的识别结果画成统计图显示出来。

猫狗大战

阿猫阿狗识别是kaggle上的一个比赛，参赛者们需要不断调整模型与算法进行训练，以得到更高的准确率。猫狗识别也是一个很经典的案例，当我们学会使用简单的神经网络识别MNIST时，我们会想找一个值得练手的实验，而猫狗识别正是这样值得练手实验。

我们可以通过点击 图中的’VS’进行图片上传，上传后通过后台计算出结果显示到如图的进度条中。（识别结果非猫即狗，即使上传了非猫非狗的图片）

灵魂画师

灵魂画师的灵感来自于谷歌的Quick Draw！这个数据集收集了世界各地超过5000w张345类的简笔画，我们取得其中的一部分进行深度神经网络的识别，并以闯关的形式做成小游戏展现出来。我们可以通过点击屏幕中间的START THE GAME 开始游戏。

在游戏中，玩家需要在限定的时间内画出特定的物体，并通过AI识别出你画的物体，如果这你的画作成功被AI识别出来，那么你就能够进入下一关。

目标检测

目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中，需要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特别重要。

我们可以通过左侧区域进行案例图片的快速上传，也可以通过上传手机或者电脑的图片进行识别。

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