导航

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 12951人在学 课程详情
课程目录
讨论留言
  • 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
播放页问题反馈
视频学习中有任何产品建议都可由此反
馈,我们将及时处理!

课时介绍

卷积神经网络模型论文研读方法介绍

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。








推荐课程

信息系统项目管理师自考笔记

李明 · 724人在学

python从0到1:期货量化交易系统(CTP实战,高频及合成K线数据

王先生 · 22111人在学

手把手搭建Java超市管理系统【附源码】(毕设)

汤小洋 · 4205人在学

Java毕设springboot外卖点餐系统 毕业设计毕设源码 使用教

黄菊华 · 788人在学

基于SSM酒店管理系统(毕设)

小尼老师 · 842人在学

java项目实战之购物商城(java毕业设计)

Long · 5154人在学

手把手搭建Java求职招聘系统【附源码】(毕设)

汤小洋 · 1506人在学

Python Django 深度学习 小程序

钟翔 · 2319人在学

城管局门前三包管理系统+微信小程序(vue+springboot)

赖国荣 · 598人在学

Vue+Uni-app(uniapp)入门与实战+赠送仿美团点餐小程序

李杰 · 3985人在学

正在试验
后自动删除环境
课程实验
本次实验时间已到期 00:00:00

    订阅失败

    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) ...

    订阅列表已满,请先移出部分订阅内容。

    当前章节需购买后观看
    开通超级会员免费看!专家精选系列课程,满足你从入门到精通!更有问答月卡免费送,你的问题有问必答!
    提交答案

    购买课程

    扫码完成付费,可继续学习全部课程内容

    加载中...
    课件正在飞速打包中,请耐心等待几秒钟~
    联系我们
    工作时间: 8:30 - 22:00
    客服电话: 400-660-0108
    kefu@csdn.net在线客服
    • 关于我们
    • 招贤纳士
    • 商务合作
    • 寻求报道
    • 京ICP备19004658号
    • 经营性网站备案信息
    • 公安备案号11010502030143
    • 营业执照
    • 北京互联网违法和不良信息举报中心
    • 家长监护
    • 中国互联网举报中心
    • 网络110报警服务
    • Chrome商店下载
    • 账号管理规范
    • 版权与免责声明
    • 版权申诉
    • 出版物许可证
    • ©1999-2024北京创新乐知网络技术有限公司