微信公眾號：OpenCV學堂
關注獲取更多計算機視覺與深度學習知識
集合了它之前誕生的框架優點，特別是torch與caffe2 學習曲線平緩，特別容易上手 針對計算機視覺提供了專項torchvision框架 模型導出ONNX公開格式，兼容各種推理框架部署，從邊緣到云端 最新論文多數都是基于pytorch完成，容易對接開發應用
視頻課程學習
????從2021年到2023年，我在OpenCV學堂 微信公眾號上陸續寫過寫過幾十篇的《輕松學Pytorch》系列文章，分享過學習Pytorch的編程技巧、包含從數據處理、模型設計、訓練與導出部署等全鏈路的超過二十個案例?，F在我已經把這些案例全部錄制為視頻課程，具體的思維導圖如下：
口碑合集
來自國企研究院開發人員的好評，不吹水，貼近實戰可以做到：
Pytorch視頻課程拯救失業系列，可以做到！
學完可以換工作，可以做到：
附錄
課程提綱
1.?Numpy基礎操作
2.?OpenCV基礎操作
3.?Pytorch基礎操作
4.?自動梯度
5.?線性回歸
6.?邏輯回歸
7.?人工神經網絡與BP概念
8.?Pytorch支持的基礎數據集
9.?人工神經網絡手寫數字識別
10.?手寫數字識別模型保存與調用
11.?卷積的基本概念與術語
12.?卷積神經網絡基本原理
13.?構建簡單CNN識別mnist數據集
14.?ONNX格式模型導出與調用
15.?Pytorch中數據與數據集類
16.?Pytoch訓練可視化
17.?實戰人臉landmark檢測
-?Landmark數據集標注與類定義
-?人臉landmark模型設計與訓練
-?人臉landmark模型導出與部署演示
18.?實戰多任務網絡實現年齡與性別預測
-?年齡與性別預測數據集與數據類
-?年齡與性別預測模型設計與訓練
-?模型部署與實時預測年齡性別
19.?實戰多標簽網絡實現驗證碼識別
-?驗證碼識別網絡數據準備與數據類
-?驗證碼識別模型設計與訓練
-?驗證碼識別網絡之預測
20.?實戰自定義殘差網絡實現車輛屬性(車輛顏色與車型)識別
-?車輛屬性數據集制作與數據類
-?車輛屬性識別模型設計與訓練
-?車型屬性識別模型實時部署
21.?實戰全卷積網絡實現表情識別
-?表情識別數據集制作與數據類
-?全卷積表情識別模型設計與訓練
-?全卷積表情識別模型實時部署演示
22.?遷移學習概念與原理
23.?實戰-基于殘差網絡遷移學習實現工業缺陷檢測
-?數據集與數據類制作以及遷移學習模型訓練
-?模型部署與推理演示
24.?對象檢測與Torchvison對象檢測框架
25.?實戰-Faster-RCNN自定義對象檢測
-?Faster-RCNN對象檢測模型解釋
-?自定義數據類制作
-?Faster-RCNN對象檢測模型選擇與訓練
-?自定義Faster-RCNN對象檢測模型使用
25.?實戰-Mask-RCNN行人檢測與實例分割
-?Mask-RCNN對象檢測模型解釋
-?行人數據集制作準備與數據類
-?Mask-RCNN行人實例分割模型訓練
-?行人實例分割模型推理與演示
26.?實戰-UNet實現道路裂紋檢測
-?圖象語義分割概念與上采樣卷積
-?道路分割數據集制作與數據類
-?UNet網絡實現與訓練
-?UNet道路裂紋網絡部署與預測
27.?課程總結與各種私有數據集下載
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