深度学习之多标签图片分类

深度学习之多标签图片分类
共29节 1941人在学 课程详情
  • 学什么
  • 图片任务应用介绍
  • 多标签图片分类任务
  • CNN理论和应用场景
  • Sigmoid和Softmax函数公式计算
  • 多标签和多分类区别以及分类器选择
  • 动手写分类器
  • 动手写损失函数
  • 数据集介绍
  • 整体数据分析
  • 原始数据可视化分析
  • 自定义Dataset框架
  • 自定义Dataset实现
  • 自定义Dataset测试验证
  • 标签分布可视化
  • 模型选择
  • 模型设计和调整
  • 模型精讲和多标签功能网络设计
  • 模型输入图片预处理
  • 模型多标签功能调试
  • 模型训练 整体流程介绍
  • 模型训练 自定义数据集和模型
  • 模型训练 主函数实现数据加载
  • 模型训练 公共参数定义
  • 模型训练 训练方法定义
  • 模型训练 评估方法定义
  • 模型训练 运行训练程序
  • 模型预测可视化展示1
  • 模型预测可视化展示2

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    课时介绍

    模型训练 主函数实现数据加载

    课程介绍

    《深度学习之多标签图片分类(PyTorch版) 》课程从实战的角度出发,基于真实数据集并结合实际业务出发点,介绍深度学习多标签图片分类通用解决方案,通过本课程,彻底掌握多标签图片分类项目。

      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。

      老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握图片多标签提取解决方案和项目实战。

     

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