深度学习之以图搜图实战(PyTorch + Faiss)

深度学习之以图搜图实战(PyTorch + Faiss)
共37节 3355人在学 课程详情
  • 项目开篇

    • 课程介绍

    • 图像搜图应用场景介绍
    • 图像搜图系统架构
    • 图像搜图原理
    • 图像搜图项目思路梳理
  • 卷积神经网络理论必备

    • 初识CNN
    • CNN 卷积层概念
    • CNN 中的stride和zero-padding
    • CNN 特征图计算
    • CNN PoolLayers和FC&训练过程演示开始学习
    • CNN 网络发展历史
    • 图形化介绍FC和CNN 区别以及CNN 层概念
    • keras 实现CNN 网络
    • 图形化方式介绍CNN在图像应用
    • CNN 在语音和文本中应用介绍
  • Faiss向量搜索库基础入门

    • 为什么学习faiss开始学习
    • faiss安装
    • faiss快速入门
    • faiss索引类型介绍
    • faiss基础模块和索引类型选择
    • faiss不同索引类型介绍和源码分析开始学习
    • faiss实验基准测试
  • 以图搜图项目实战

    • 网络模型初始化
    • 特征提取方法定义
    • 自定义数据集Datatset
    • 批量数据加载和功能测试验证
    • 图片特征提取
    • 加载图片特征数据
    • 完成图片特征索引构建
    • 构建图片特征索引数据
    • 图片检索知识要点
    • 图片检索模型加载
    • 相似图片检索方法定义
    • 以图搜索实现1
    • 以图搜索实现2
    • 以图搜索实现3
    • 以图搜索实现4(附源码)

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    课时介绍

    图像搜图项目思路梳理

    课程介绍

     《深度学习之以图搜图实战(PyTorch + Faiss) 》课程从实战的角度出发,方案来源于工业界实际业务应用(例如:京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等)。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取,结合Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,完成图片特征索引构建和在线图片检索。

        从0到1完成以图搜图的功能实现,针对课程业务分析、数据处理,图片特征索引构建和优化,在线图片检索功能全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程、解决方案和代码实现。

       老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,提供免费技术答疑和交流。让大家彻底掌握基于深度学习的图像搜索方案和功能实现。

    深度学习-PyTorch-以图搜图 (PyTorch + Faiss)

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