推薦 | Pytorch視頻學(xué)習(xí)路線圖來了

去年我寫了一個(gè)輕松學(xué)pytorch的系列專欄教程，得到了大家信任跟厚愛，很多人建議我把它做視頻課程，我通過六個(gè)月精心打磨與準(zhǔn)備，這套課程根大家見面了。

深度學(xué)習(xí)是涵蓋很多領(lǐng)域與方向，為了避免大家學(xué)習(xí)的太泛沒有重點(diǎn)，課程主要針對(duì)CV方向組織知識(shí)點(diǎn)與章節(jié)，去偽留真，注重實(shí)戰(zhàn)，注重代碼實(shí)現(xiàn)。從零開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺/機(jī)器視覺領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)與實(shí)用知識(shí)。課程主要特點(diǎn)如下：

• 實(shí)踐與理論相結(jié)合，每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都有代碼對(duì)應(yīng)

• 詳解人工與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與相關(guān)函數(shù)

• 演示了多種卷積模型設(shè)計(jì)實(shí)用技巧

• 九大實(shí)戰(zhàn)模型訓(xùn)練與部署代碼實(shí)現(xiàn)與演示

• 涵蓋圖象分類、對(duì)象檢測(cè)、語義分割主流模型

• 包含模型可視化、訓(xùn)練可視化、數(shù)據(jù)集制作

• 打通ONNX格式轉(zhuǎn)換與模型部署推理通道

• 大量私有數(shù)據(jù)集與完整代碼與課件下載

1. Numpy基礎(chǔ)操作
2. OpenCV基礎(chǔ)操作
3. Pytorch基礎(chǔ)操作
4. 自動(dòng)梯度
5. 線性回歸
6. 邏輯回歸
7. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP概念
8. Pytorch支持的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集
9. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識(shí)別
10. 手寫數(shù)字識(shí)別模型保存與調(diào)用
11. 卷積的基本概念與術(shù)語
12. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
13. 構(gòu)建簡(jiǎn)單CNN識(shí)別mnist數(shù)據(jù)集
14. ONNX格式模型導(dǎo)出與調(diào)用
15. Pytorch中數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集類
16. Pytoch訓(xùn)練可視化
17. 實(shí)戰(zhàn)人臉landmark檢測(cè)
- Landmark數(shù)據(jù)集標(biāo)注與類定義
- 人臉landmark模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
- 人臉landmark模型導(dǎo)出與部署演示
18. 實(shí)戰(zhàn)多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)年齡與性別預(yù)測(cè)
- 年齡與性別預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)類
- 年齡與性別預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
- 模型部署與實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)年齡性別
19. 實(shí)戰(zhàn)多標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證碼識(shí)別
- 驗(yàn)證碼識(shí)別網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)類
- 驗(yàn)證碼識(shí)別模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
- 驗(yàn)證碼識(shí)別網(wǎng)絡(luò)之預(yù)測(cè)
20. 實(shí)戰(zhàn)自定義殘差網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)車輛屬性(車輛顏色與車型)識(shí)別
- 車輛屬性數(shù)據(jù)集制作與數(shù)據(jù)類
- 車輛屬性識(shí)別模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
- 車型屬性識(shí)別模型實(shí)時(shí)部署
21. 實(shí)戰(zhàn)全卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)表情識(shí)別
- 表情識(shí)別數(shù)據(jù)集制作與數(shù)據(jù)類
- 全卷積表情識(shí)別模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
- 全卷積表情識(shí)別模型實(shí)時(shí)部署演示
22. 遷移學(xué)習(xí)概念與原理
23. 實(shí)戰(zhàn)-基于殘差網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)工業(yè)缺陷檢測(cè)
- 數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)類制作以及遷移學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練
- 模型部署與推理演示
24. 對(duì)象檢測(cè)與Torchvison對(duì)象檢測(cè)框架
25. 實(shí)戰(zhàn)-Faster-RCNN自定義對(duì)象檢測(cè)
- Faster-RCNN對(duì)象檢測(cè)模型解釋
- 自定義數(shù)據(jù)類制作
- Faster-RCNN對(duì)象檢測(cè)模型選擇與訓(xùn)練
- 自定義Faster-RCNN對(duì)象檢測(cè)模型使用
25. 實(shí)戰(zhàn)-Mask-RCNN行人檢測(cè)與實(shí)例分割
- Mask-RCNN對(duì)象檢測(cè)模型解釋
- 行人數(shù)據(jù)集制作準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)類
- Mask-RCNN行人實(shí)例分割模型訓(xùn)練
- 行人實(shí)例分割模型推理與演示
26. 實(shí)戰(zhàn)-UNet實(shí)現(xiàn)道路裂紋檢測(cè)
- 圖象語義分割概念與上采樣卷積
- 道路分割數(shù)據(jù)集制作與數(shù)據(jù)類
- UNet網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與訓(xùn)練
- UNet道路裂紋網(wǎng)絡(luò)部署與預(yù)測(cè)
27. ONNX格式轉(zhuǎn)換與ONNXRUNTIME部署
28. 課程總結(jié)與各種私有數(shù)據(jù)集下載

模型導(dǎo)出與預(yù)測(cè)部署運(yùn)行部分截圖如下：

自定義數(shù)據(jù)集-landmark數(shù)據(jù)集

自定義數(shù)據(jù)集-表情數(shù)據(jù)集

車輛屬性數(shù)據(jù)集

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