Python深度学习目标识别
课时介绍
主要应用的原理是图像嵌入和嵌入模型。
为了比较图像可以使用模型生成嵌入作为它们的表示，然后计算图像之间的距离/相似度以搜索最相似的图像。可以使用没有最后一个分类层的预训练模型并添加两个线性层。自预训练 RESNET 的特征将用作嵌入层的输入，嵌入层的结果将用于分类层。
课程介绍
深度学习最简单的入门方式就是基于 Python 开始编程实战。
不管是TensorFlow还是Pytorch框架，处理深度学习的思想和业务流程基本一致，只是代码写法不相同。
在图像分类任务中假设图像中只有一个主要物体对象，只关注如何识别其类别。 然而很多时候图像里有多个感兴趣的目标，不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。
在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）。
目标检测所关注的问题：
分类：图片某个区域属于哪个类别。
定位：目标出现在图像中的哪个位置。
大小：目标的大小。
课程通过实际的案例学习目标识别相关的应用案例。
推荐课程
信息系统项目管理师自考笔记
李明 · 513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 · 20609人在学
手把手搭建Java超市管理系统【附源码】（毕设）
汤小洋 · 4050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 · 732人在学
基于SSM酒店管理系统（毕设）
小尼老师 · 786人在学
java项目实战之购物商城（java毕业设计）
Long · 5073人在学
手把手搭建Java求职招聘系统【附源码】（毕设）
汤小洋 · 1459人在学
Python Django 深度学习 小程序
钟翔 · 2235人在学
城管局门前三包管理系统+微信小程序（vue+springboot）
赖国荣 · 497人在学
Vue+Uni-app(uniapp)入门与实战+赠送仿美团点餐小程序
李杰 · 3843人在学