PyTorch实战-深度学习之图像分类(垃圾分类案例)

课程目标:掌握深度学习PyTorch框架使用方法;提升深度学习的实际项目经验;垃圾图像分类真实案例

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5分 共46课时,共7小时22分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握深度学习PyTorch框架使用方法;提升深度学习的实际项目经验;垃圾图像分类真实案例

适用人群

图像领域工作人员;计算机视觉在校学生;希望从事于图像识别领域人员

课程简介

【课程介绍】

    《PyTorch实战-深度学习之图像分类( 垃圾分类案例)》 课程从实战的角度出发,基于真实数据集与实际业务需求,结合当下最新话题-垃圾分类问题为实际业务出发点,介绍最前沿的深度学习解决方案。    


    从0到1讲解如何场景业务分析、进行数据处理,模型训练与调优,全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。


    课程结合当下深度学习热门领域,尤其是基于facebook 开源分类神器ResNext101网络架构,对网络架构进行调整,以计算机视觉为核心讲解各大网络的应用于实战方法,适合快速入门与进阶提升。

【课程要求】

  1.开发环境:python版本:Python3.7+; torch 版本:1.2.0+; torchvision版本:0.4.0+

  2.开发工具:Pycharm;

  3.学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础;

  4.学员收货:掌握最新科技图像分类关键技术;

  5.学员资料:内含完整程序源码和数据集;

  6.课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码

【课程收益】

   1.掌握深度学习PyTorch框架使用方法
   2.熟练进行项目开发
   3.掌握各大经典网络结构
   4.提供实战模板,快速提升深度学习的实际项目经验

   5.学习完项目,垃圾图像分类项目可以直接用到实际项目中,对准备BAT级别互联网科技公司面试有显著的帮助

【课程特色】

   阵容强大

  讲师一直从事与一线项目开发,高级算法专家,一直从事于图像、NLP、个性化推荐系统热门技术领域。


   仅跟前沿

  基于当前热门讨论话题:垃圾分类,课程采用学术届和工业届最新前沿技术知识要点。


   实战为先

   根据实际深度学习工业场景-垃圾分类,从产品需求、产品设计和方案设计、产品技术功能实现、模型上线部       署。精心设计工业实战项目


   保障效果

   项目实战方向包含了学术届和工业届最前沿技术要点


   项目包装简历优化

   课程内垃圾分类图像实战项目完成后可以直接优化到简历中

【课程思维导图】

  PyTorch实战-深度学习之图像分类(垃圾分类案例).png

【课程代码案例】

g2.png

1垃圾分类 整体内容介绍 [免费试看]
09:01
2数据分析二级分类 整体数据探测1
23:34
3数据分析二级分类 不同类别分布 [免费试看]
15:59
4数据分析二级分类 宽高比例分布
20:13
5数据分析二级分类 训练集和验证集数据生成
14:40
6数据分析二级分类 训练集和验证集数据分布可视化
16:43
7数据分析一级分类 数据处理
16:17
8数据预处理 transforms 介绍和应用
20:20
9数据预处理 数据整体探测
09:39
10数据预处理 原始数据可视化
09:30
11数据预处理 方法定义和数据加载
10:56
12数据预处理 批量数据可视化
08:36
13技术方案 技术路线选型
06:08
14技术方案 深度学习框架工具选择
04:20
15技术方案 网络架构讲解
06:11
16技术实现 模型本地化加载
08:23
17技术实现 网络架构论文和代码讲解
09:52
18技术实现 模型图片预测
07:19
19技术实现 模型softmax 预测结果
09:38
20技术实现 图片分类预测框架搭建
08:58
讲师介绍
走在前方
讲师评分4.6分
先后就职国内大型上市软件公司、资讯类创业公司。 先后作为JAVA技术专家、技术经理、资深算法工程师等职务。5年电商行业技术和管理经验,技术负责人,曾带领10人规模团队。4年新闻资讯、直播、短视频个性化推荐算法经验。主要工作包括电商平台项目、资讯类项目、家庭智能安防项目。 涉及大数据开发、用户画像、NLP、推荐算法、图像处理经验以及产品和项目管理经验。掌握Hadoop、Storm、Spark等大数据领域技术技术,对机器学习和深度学习相关的内容具有多年的工作经验,工作中多用到的pytorch,python,xgboost 等。
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