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PyTorch入门到进阶-实战计算机视觉与自然语言处理项目-

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发表于 2024-3-11 23:24:02 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理
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从基础到进阶,由易到难,学起来更有成就感,更有坚持的动力
多个计算机视觉、自然语言处理实战案例、掌握同类型项目开发
实现这些算法领域经典应用案例,获得丰富的工程经验与思维提升
Pytorch搭建神经网络核心模块 / 简单神经网络结构 / 分类问题与回归问题 / 分类损失与回归损失
标准卷积神经网络:VGGNet、ResNet / 轻量型卷积神经网络:MobilenetV1 / Attention结构:SeResNet /
Inception结构:InceptionV1 / 交叉熵损失函数 / Adam优化器等
经典检测模型:SSD、FasterRCNN、YOLO / 目标(通用物体,文字,人脸,倾斜目标)检测算法概述 /
Anchor-free / Mmdetection / Detectron及Detectron2
语义分割、实例分割和全景分割算法综述(Unet、MaskRCNN、PointRend等)/ One-stage 实例分割算法
(YOLACT++、S4Net、SOLO)/ Pytorch-MaskRCNN模型训练
生成对抗网络概念 / GAN网络发展历程和最新进展 / 超分辨率重构 / 图像降噪&生成 / CycleGAN、pixel to pixel等
模型 / Pytorch-GAN 实现图像风格化
RNN、LSTM等循环神经网络结构 / 序列问题与数据表示方法 / 词向量 / 情感分类技术发展现状 /
LSTM搭建情感分类网络
Seq2Seq / Attention机制 / Transformer结构 / 机器翻译技术发展现状 / Seq2seq+Attention解决机器翻译问题
项目预研(技术梳理)→方案设定(算法选型)→数据准备+数据清洗→模型环境搭建→模型搭建→
基线模型训练和测试→模型优化(包含裁剪和压缩)→模型测试→模型上线

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