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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。現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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