去年我寫了一個輕松學(xué)pytorch的系列專欄教程，得到了大家信任跟厚愛，很多人建議我把它做視頻課程，我通過六個月精心打磨與準(zhǔn)備，這套課程根大家見面了。

深度學(xué)習(xí)是涵蓋很多領(lǐng)域與方向，為了避免大家學(xué)習(xí)的太泛沒有重點，課程主要針對CV方向組織知識點與章節(jié)，去偽留真，注重實戰(zhàn)，注重代碼實現(xiàn)。從零開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)在計算機視覺/機器視覺領(lǐng)域的實戰(zhàn)與實用知識。課程主要特點如下：

• 實踐與理論相結(jié)合，每個知識點都有代碼對應(yīng)

• 詳解人工與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與相關(guān)函數(shù)

• 演示了多種卷積模型設(shè)計實用技巧

• 九大實戰(zhàn)模型訓(xùn)練與部署代碼實現(xiàn)與演示

• 涵蓋圖象分類、對象檢測、語義分割主流模型

• 包含模型可視化、訓(xùn)練可視化、數(shù)據(jù)集制作

• 打通ONNX格式轉(zhuǎn)換與模型部署推理通道

• 大量私有數(shù)據(jù)集與完整代碼與課件下載

1. Numpy基礎(chǔ)操作
2. OpenCV基礎(chǔ)操作
3. Pytorch基礎(chǔ)操作
4. 自動梯度
5. 線性回歸
6. 邏輯回歸
7. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP概念
8. Pytorch支持的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集
9. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識別
10. 手寫數(shù)字識別模型保存與調(diào)用
11. 卷積的基本概念與術(shù)語
12. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
13. 構(gòu)建簡單CNN識別mnist數(shù)據(jù)集
14. ONNX格式模型導(dǎo)出與調(diào)用
15. Pytorch中數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集類
16. Pytoch訓(xùn)練可視化
17. 實戰(zhàn)人臉landmark檢測
- Landmark數(shù)據(jù)集標(biāo)注與類定義
- 人臉landmark模型設(shè)計與訓(xùn)練
- 人臉landmark模型導(dǎo)出與部署演示
18. 實戰(zhàn)多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)年齡與性別預(yù)測
- 年齡與性別預(yù)測數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)類
- 年齡與性別預(yù)測模型設(shè)計與訓(xùn)練
- 模型部署與實時預(yù)測年齡性別
19. 實戰(zhàn)多標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)驗證碼識別
- 驗證碼識別網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)類
- 驗證碼識別模型設(shè)計與訓(xùn)練
- 驗證碼識別網(wǎng)絡(luò)之預(yù)測
20. 實戰(zhàn)自定義殘差網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)車輛屬性(車輛顏色與車型)識別
- 車輛屬性數(shù)據(jù)集制作與數(shù)據(jù)類
- 車輛屬性識別模型設(shè)計與訓(xùn)練
- 車型屬性識別模型實時部署
21. 實戰(zhàn)全卷積網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)表情識別
- 表情識別數(shù)據(jù)集制作與數(shù)據(jù)類
- 全卷積表情識別模型設(shè)計與訓(xùn)練
- 全卷積表情識別模型實時部署演示
22. 遷移學(xué)習(xí)概念與原理
23. 實戰(zhàn)-基于殘差網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)工業(yè)缺陷檢測
- 數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)類制作以及遷移學(xué)習(xí)模型訓(xùn)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(zhàn)-Faster-RCNN自定義對象檢測
- Faster-RCNN對象檢測模型解釋
- 自定義數(shù)據(jù)類制作
- Faster-RCNN對象檢測模型選擇與訓(xùn)練
- 自定義Faster-RCNN對象檢測模型使用
25. 實戰(zhàn)-Mask-RCNN行人檢測與實例分割
- Mask-RCNN對象檢測模型解釋
- 行人數(shù)據(jù)集制作準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)類
- Mask-RCNN行人實例分割模型訓(xùn)練
- 行人實例分割模型推理與演示
26. 實戰(zhàn)-UNet實現(xiàn)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(shù)據(jù)集制作與數(shù)據(jù)類
- UNet網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)與訓(xùn)練
- UNet道路裂紋網(wǎng)絡(luò)部署與預(yù)測
27. ONNX格式轉(zhuǎn)換與ONNXRUNTIME部署
28. 課程總結(jié)與各種私有數(shù)據(jù)集下載

模型導(dǎo)出與預(yù)測部署運行部分截圖如下：

自定義數(shù)據(jù)集-landmark數(shù)據(jù)集

自定義數(shù)據(jù)集-表情數(shù)據(jù)集

車輛屬性數(shù)據(jù)集

當(dāng)前課程視頻已經(jīng)全部制作完成，上傳上線，課程目錄與大綱掃碼查看：

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