基于深度学习的垃圾图像分类

【课程介绍】 Pytorch项目实战 垃圾分类 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，最后进行测试与结果展示分析。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】 【课程实战案例】