【项目实战课】人人免费可学!基于Pytorch的图像分类简单任务数据增强实战
欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的图像分类简单任务数据增强实战》。所谓项目实战课,就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解。
本次课程内容
数据增强在深度学习模型的训练中是必要的操作,是深度学习模型泛化能力的保证。本次我们给初学者开设了Pytorch简单分类任务的数据增强实践课,方便大家熟悉Pytorch数据增强的API,理解不同数据增强操作对模型的影响,本次课程经过剪辑后的总时长约为30分钟,课程为免费课程,各部分课程内容与时长如下:
部分 |
内容 |
时长(分钟) |
第1节 |
Pytorch数据增强接口讲解 |
13 |
第2节 |
Pytorch数据增强实践 |
16 |
下面我们来简单看一下各部分的内容:
第1部分:介绍Pytorch数据增强的API。
第2部分:Pytorch在图像分类任务中的数据增强实践,不同数据增强方法的结果比较。
本次课程为录播课程,讲师为言有三,技术社区《有三AI》创始人。
先后就读于华中科技大学(2008-2012),中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015),先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5),陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3),深度学习算法专家,阿里云MVP,华为云MVP。
拥有超过7年的计算机视觉从业经验,拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验,著有书籍《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4),《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6),《深度学习之人脸图像处理:核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7),《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4),拥有10余项发明技术专利与学术论文。
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