基于深度学习的以图搜图实战 高阶

掌握PyTorch深度学习工具和Faiss算法库,从0到1搭建基于深度学习的以图搜图业务实现

新课热卖榜    第2 更新: 2020/11/24

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335 学习人数 4小时27分钟 37课时
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走在前方

讲师评分:4.8 14门 课程 1.7万 次学习

计算机硕士学位,技术负责人,拥有10年编程经验与3年的教学经验。工作包括电商、新闻资讯、直播等相关领域研发经验。曾经任职于亚信,某条等大型企业。

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
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  • 学习路径

学完本课程,您将掌握:

  • 深入了解图像搜索业务中相似图检索、相似图推荐等业务场景
  • 掌握数据分析可视化方法使用,加深业务数据理解
  • 掌握深度学习PyTorch框架使用方法和图片特征提取实现
  • 掌握图片特征向量通过faiss索引构建和图片检索实现

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PyTorch深度学习工具和Faiss算法库,从0到1搭建基于深度学习的以图搜图业务实现

课程简介:

《深度学习之以图搜图实战(PyTorch + Faiss) 》课程从实战的角度出发,方案来源于工业界实际业务应用(例如:京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等)。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取,结合Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,完成图片特征索引构建和在线图片检索。

    从0到1完成以图搜图的功能实现,针对课程业务分析、数据处理,图片特征索引构建和优化,在线图片检索功能全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程、解决方案和代码实现。

   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握基于深度学习的图像搜索方案和功能实现。


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课程大纲

资料下载
  • 第1章 项目开篇

    24分钟5节

  • 1-1

    课程介绍 课程介绍

    [07:16] 开始学习
  • 1-2

    图像搜图应用场景介绍 图像搜图应用场景介绍

    [06:24] 开始学习
  • 1-3

    图像搜图系统架构 图像搜图系统架构

    [04:23] 开始学习
  • 1-4

    图像搜图原理 图像搜图原理


    [04:06] 开始学习
  • 1-5

    图像搜图项目思路梳理 图像搜图项目思路梳理

    [02:09] 开始学习
  • 第2章 卷积神经网络理论必备

    1小时30分钟10节

  • 2-1

    初识CNN 初识CNN

    [04:16] 开始学习
  • 2-2

    CNN 卷积层概念 CNN 卷积层概念

    [07:18] 开始学习
  • 2-3

    CNN 中的stride和zero-padding CNN 中的stride和zero-padding

    [08:47] 开始学习
  • 2-4

    CNN 特征图计算 CNN 特征图计算

    [08:51] 开始学习
  • 2-5

    CNN PoolLayers和FC&训练过程演示 CNN PoolLayers和FC&训练过程演示

    [22:55] 开始学习
  • 2-6

    CNN 网络发展历史 CNN 网络发展历史

    [09:11] 开始学习
  • 2-7

    图形化介绍FC和CNN 区别以及CNN 层概念 图形化介绍FC和CNN 区别以及CNN 层概念

    [06:50] 开始学习
  • 2-8

    keras 实现CNN 网络 keras 实现CNN 网络

    [05:22] 开始学习
  • 2-9

    图形化方式介绍CNN在图像应用[10:20] 图形化方式介绍CNN在图像应用[10:20]

    [10:20] 开始学习
  • 2-10

    CNN 在语音和文本中应用介绍 CNN 在语音和文本中应用介绍

    [06:17] 开始学习
  • 第3章 Faiss向量搜索库基础入门

    53分钟7节

  • 3-1

    为什么学习faiss 为什么学习faiss

    [06:28] 开始学习
  • 3-2

    faiss安装 faiss安装

    [04:45] 开始学习
  • 3-3

    faiss快速入门 faiss快速入门

    [10:07] 开始学习
  • 3-4

    faiss索引类型介绍 faiss索引类型介绍

    [08:43] 开始学习
  • 3-5

    faiss基础模块和index索引类型选型 faiss基础模块和index索引类型选型

    [08:16] 开始学习
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