【视频课】8大Pytorch CV实践案例,超30小时视频助你攻略CV三大基础任务(分类分割检测)
计算机视觉中大大小小可以包括至少30个以上的方向,在基于深度学习的计算机视觉研究方向中,图像分类,图像分割,目标检测无疑是最基础最底层的任务,掌握好之后可以很快的迁移到其他方向,比如目标识别,目标跟踪,图像增强等。
为了让大家能够掌握好相关技术,我们平台开设了3门相关的视频课程,分别从理论和实践详细讲解了其中的核心技术,并且课程内容会继续保持更新。
深度学习之图像分类
图像分类课程当前包含的内容共约8个小时。
理论部分涵盖了深度学习之图像分类的各个研究方向,如图像分类简介、多类别图像分类、细粒度图像分类,多标签图像分类,弱监督图像分类,零样本图像分类等,既有足够的宽度,也具备有足够的深度。
本次课程中一共已经包含了4个实践案例,分别为人脸表情分类实战,动物细粒度分类实战,生活用品多标签图像分类实战,基于血红细胞的图像分类竞赛技巧,从4大方向基于Pytorch实战来详解图像分类任务实践。
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深度学习之图像分割
图像分割课程当前包含的内容共约10个小时。
理论部分涵盖了深度学习之图像分割的各个研究方向,包括传统的图像分割,语义分割、实例分割、图像分割评价指标、提升性能技巧,分割后处理技术。
本次课程中一共已经包含了2个实践案例,分别为基于Pytorch的表面缺陷语义分割实战及基于Pytorch的实例分割实战。
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深度学习之目标检测
目标检测课程当前包含的内容共约14个小时。
理论部分内容包括:目标检测相关基础,包括流程与评价指标,two-stage算法-Faster RCNN系列详解、one-stage算法-YOLO系列详解等;
实践部分内容包括了:YOLOv3实战(工业缺陷检测)、Faster-RCNN实战(猫脸检测)。
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更多内容
如果你想一次性拥有更多所有图像识别相关的基础性方向,并且需要及时的个人答疑指导,还希望能够参与真实项目开发,以及有三AI的生态建设,则可以考虑加入2021年有三AI CV春季划。包括但不限于图文,直播与视频,书籍,答疑,项目研发,完整介绍如下:
【CV春季划】2021年有三AI-CV春季划出炉,最后一届言有三手把手从零带学
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