欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的BCNN鸟类细粒度图像分类实战》。所谓项目课，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，要求大家有较好的基础知识。

本次课程内容

细粒度图像分类是一个粒度较小的图像分类问题，它往往是同一个大类中的子类的分类，以不同鸟类的细粒度分类任务为例，比较著名的数据集是Caltech-UCSD Birds-200- 2011。这是一个包含200个类、11788张图像的鸟类数据集。细粒度图像分类往往需要使用特殊的模型，其中常用到注意力机制的设计。

本次课程，我们就使用BCNN模型来完成鸟类细粒度图像分类任务，这是一个基于自注意力机制的模型，经过剪辑后的课程总时长为30分钟，本课程免费，附赠全套代码与数据集，各部分课程内容与时长如下：

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目简介，介绍本次使用的数据集以及使用方法BCNN模型的原理。

第2部分：详细解读数据类的定义与数据的读取等相关操作。

第3部分：详细讲解VGG模型与BCNN_VGG的搭建，比较不同深度（VGG11，VGG13，VGG16）模型，以及是否添加双线性注意力机制的模型性能对比。

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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