深度学习之多标签图片分类(04进阶篇) 中阶

掌握多标签图片分类解决方案以及项目实现

新课热卖榜    第5 更新: 2020/10/10

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走在前方

讲师评分:4.8 12门 课程 1.4万 次学习

先后就职国内大型上市软件公司、资讯类创业公司。 先后作为JAVA技术工程师、技术经理、资深算法工程师等职务。5年电商行业技术和管理经验,技术负责人,曾带领10人规模团队。4年新闻资讯、直...

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 其他课程 11
  • 学习路径

学完本课程,您将掌握:

  • 掌握数据分析可视化方法使用,加深对机器学习常用损失函数理解
  • 掌握深度学习PyTorch框架使用方法
  • 掌握多标签图片分类通用解决方案以及工程实现
  • 项目可以直接用到实际项目中,对准备BAT级别互联网科技公司面试也有显著的帮助

适合人群:

计算机视觉人员、NLP工程师、推荐算法工程师等人工智能从业人员

课程目标:

掌握多标签图片分类解决方案以及项目实现

课程简介:

  《 PyTorch实战-深度学习之多标签图片分类(03高级篇) 课程从实战的角度出发,基于真实数据集并结合实际业务出发点,介绍深度学习多标签图片分类通用解决方案,通过本课程,彻底掌握多标签图片分类项目。

    从01讲解如何场景业务分析、进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。

   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握图片多标签提取解决方案和项目实战。

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课程大纲

资料下载
  • 1

    学什么

    [03:34] 开始学习
  • 2

    图片任务应用介绍

    [08:49] 开始学习
  • 3

    多标签图片分类任务

    [06:54] 开始学习
  • 4

    CNN理论和应用场景

    [06:01] 开始学习
  • 5

    Sigmoid和Softmax函数公式计算

    [06:30] 开始学习
  • 6

    多标签和多分类区别以及分类器选择

    [05:50] 开始学习
  • 7

    动手写分类器

    [09:13] 开始学习
  • 8

    动手写损失函数

    [12:07] 开始学习
  • 9

    数据集介绍

    [03:35] 开始学习
  • 10

    整体数据分析

    [08:37] 开始学习
  • 11

    原始数据可视化分析

    [11:25] 开始学习
  • 12

    自定义Dataset框架

    [07:27] 开始学习
  • 13

    自定义Dataset实现

    [08:49] 开始学习
  • 14

    自定义Dataset测试验证

    [06:11] 开始学习
  • 15

    标签分布可视化

    [05:06] 开始学习
  • 16

    模型选择

    [07:25] 开始学习
  • 17

    模型设计和调整

    [07:27] 开始学习
  • 18

    模型精讲和多标签功能网络设计

    [04:41] 开始学习
  • 19

    模型输入图片预处理

    [08:35] 开始学习
  • 20

    模型多标签功能调试

    [07:51] 开始学习
展开更多
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