基于深度学习的垃圾图像分类
课时介绍
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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