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基于深度学习的垃圾图像分类

基于深度学习的垃圾图像分类
共46节 19968人在学 课程详情
课程目录
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  • 垃圾分类 整体内容介绍
  • 数据分析二级分类 整体数据探测1
  • 数据分析二级分类 不同类别分布
  • 数据分析二级分类 宽高比例分布
  • 数据分析二级分类 训练集和验证集数据生成
  • 数据分析二级分类 训练集和验证集数据分布可视化
  • 数据分析一级分类 数据处理
  • 数据预处理 transforms 介绍和应用
  • 数据预处理 数据整体探测
  • 数据预处理 原始数据可视化
  • 数据预处理 方法定义和数据加载
  • 数据预处理 批量数据可视化
  • 技术方案 技术路线选型
  • 技术方案 深度学习框架工具选择
  • 技术方案 网络架构讲解
  • 技术实现 模型本地化加载
  • 技术实现 网络架构论文和代码讲解
  • 技术实现 模型图片预测
  • 技术实现 模型softmax 预测结果
  • 技术实现 图片分类预测框架搭建
  • 技术实现 Web服务搭建
  • 技术实现 图片分类API接口完成
  • 技术实现 图片分类API接口功能优化
  • 项目实战:垃圾分类 模型选择
  • 项目实战:代码框架搭建1
  • 项目实战:代码架构搭建2
  • 项目实战:整体数据探测
  • 项目实战:数据ImageFolder 格式转化
  • 项目实战: 数据Dataloader批量加载和数据结构讲解
  • 项目实战:模型参数功能定义
  • 项目实战:基于迁移学习模型初始化
  • 项目实战: 基于pre-trained 的model 调整类别个数
  • 项目实战: 模型训练和验证框架搭建
  • 项目实战: CrossEntropyLoss和optimizer 定义
  • 项目实战:训练方法定义1
  • 项目实战:训练方法定义2
  • 项目实战:模型评估方法定义
  • 项目实战:训练方法定义3-进度条设置
  • 项目实战:模型训练和验证主程序完成
  • 项目实战:模型训练代码调试
  • 项目实战:模型参数参数&运行模式设置&日志设置
  • 项目实战:模型混淆矩阵方法定义
  • 项目实战:模型checkpoint处模型训练方法定义
  • 项目实战:CPU环境下模型训练和评估过程
  • 项目实战:GPU环境下模型训练和在线预测服务
  • 项目实战:在线服务代码讲解和postman方式在线预测
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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

技术实现 图片分类预测框架搭建

课程介绍


【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】




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