史上最詳盡，小白最友好——手把手帶你實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)級圖像分類項目

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最近幾年，“AI產(chǎn)業(yè)人才飽和”、“人工智能行業(yè)進入寒冬”，“CV四小龍過的很艱難”這些言論塵囂甚上，這讓一些打算進入這個行業(yè)和一些尚在學校里面的小伙伴們瑟瑟發(fā)抖，內(nèi)心慌的一批。

但是真的AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)飽和了嗎？

不！

這些年資本對于AI的追逐越來越理性，更多關(guān)注AI如何落地的問題。因此，那些坐在實驗室里面看看論文，練練丹的工作再也滿足不了外界的落地需求了。更需要真正應用到產(chǎn)業(yè)實際落地上。但是AI的產(chǎn)業(yè)落地可不僅僅是如何訓練出來一個模型，更需要解決如何從環(huán)境搭建到平臺部署這樣0到1的全流程操作。

為此，我們通過一個圖像分類的例子，帶著大家實現(xiàn)如何從0到1的完成一個項目，并實現(xiàn)工業(yè)級別的部署。

在大家看這個文章之前，可能會遇到我該如何選擇主干網(wǎng)絡，我該如何有效地調(diào)參，我該如何實現(xiàn)有效地部署等諸如此類的問題。不要擔心，我將詳細給大家講解從深度學習環(huán)境搭建到最終的項目落地部署所有細節(jié)，使用的環(huán)境是Windows！即使是剛?cè)腴T深度學習的初學者，按照此教程也可以輕松完成整個項目哈。

由于文章太詳細，內(nèi)容太多，我們在這里只是列舉了大綱：

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圖像分類是圖像分割、目標檢測的基礎，我們在這里先介紹如何用圖像分類實現(xiàn)一個產(chǎn)業(yè)項目的落地，后續(xù)我們也會為大家獻上如何使用目標檢測、圖像分割來完成一個流程落地。

飛槳(PaddlePaddle)以百度多年的深度學習技術(shù)研究和業(yè)務應用為基礎，是中國首個開源開放、技術(shù)領(lǐng)先、功能完備的產(chǎn)業(yè)級深度學習平臺，包括飛槳開源平臺和飛槳企業(yè)版。飛槳開源平臺包含核心框架、基礎模型庫、端到端開發(fā)套件與工具組件，持續(xù)開源核心能力，為產(chǎn)業(yè)、學術(shù)、科研創(chuàng)新提供基礎底座。

飛槳企業(yè)版基于飛槳開源平臺，針對企業(yè)級需求增強了相應特性，包含零門檻AI開發(fā)平臺EasyDL和全功能AI開發(fā)平臺BML。EasyDL主要面向中小企業(yè)，提供零門檻、預置豐富網(wǎng)絡和模型、便捷高效的開發(fā)平臺；BML是為大型企業(yè)提供的功能全面、可靈活定制和被深度集成的開發(fā)平臺。

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