三个项目玩转深度学习(附1G源码)

三个项目玩转深度学习(附1G源码)
共34节 12953人在学 课程详情
  • 机器视觉图像分类项目实施流程分析

    • 图像分类项目通用需求介绍
    • 图像分类项目难点
    • 图像分类项目实施流程
    • 图像分类项目常见模型
    • 卷积神经网络经典网络模型-LeNet,AlexNet
    • 卷积神经网络经典网络模型-VGG系列
    • 卷积神经网络经典网络模型-ResNet系列
    • 卷积神经网络模型常用的数据集与比赛
    • 卷积神经网络模型论文研读方法介绍
  • 图像分类项目实践:智能交通-车辆图像分类

    • 车辆图像分类-数据集介绍
    • 车辆图像分类--项目流程介绍与网络设计
    • 车辆图像分类-模型代码分析
    • 车辆图像分类-数据预处理模块讲解
    • 车辆图像分类-数据加载
    • 车辆图像分类-训练部分编写
    • 车辆图像分类-测试部分说明
    • 车辆图像分类-项目总结
  • 图像分类项目实践:智能交通行业-交通标志分类

    • 交通标志分类-数据集介绍
    • 交通标志分类项目-项目流程介绍与网络设计
    • 交通标志分类项目-数据预处理模块讲解
    • 交通标志分类项目-数据加载
    • 交通标志分类项目-模型代码分析
    • 交通标志分类项目-训练部分编写
    • 交通标志分类项目-测试部分说明
    • 交通标志分类项目-总结
  • 图像分类项目实践-智慧零售-多标签服装与颜色图像分类

    • 服装与颜色图像分类-项目背景介绍
    • 多标签服装与颜色图像分类-数据集介绍
    • 多标签服装与颜色图像分类-FashionNet网络架构设计
    • 多标签服装与颜色图像分类-环境搭建与数据集划分
    • 多标签服装与颜色图像分类-图像增强
    • 多标签服装与颜色图像分类-FashionNet网络模型开发
    • 多标签服装与颜色图像分类-模型训练
    • 多标签服装与颜色图像分类-模型预测与优化
    • 多标签服装与颜色图像分类-项目总结

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    课时介绍

    图像分类项目常见模型

    课程介绍


    从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。








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