Python深度学习目标识别

Python深度学习目标识别
共99节 1345人在学 课程详情
  • 深度学习Hotel-ID打击人口贩卖

    • 深度学习Hotel-ID打击人口贩卖(1)项目介绍和数据预处理
    • 深度学习Hotel-ID打击人口贩卖(2)模型训练和验证
    • 深度学习Hotel-ID打击人口贩卖(3)生成随机数据验证

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    课时介绍

    基于训练好的模型需要对训练的模型进行验证,并提交训练结果。 由于资源有限仅仅跑了一次模型得到一个结果能把整个流程实现下来,有机器资源的小伙伴可以自行尝试更高的参数用于计算。

    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。

     

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