深度学习在计算机视觉中的实践

IdfdFsharp

于 2023-09-17 21:17:17 发布

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文章标签：深度学习计算机视觉人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IdfdFsharp/article/details/132954113

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本文探讨深度学习在计算机视觉中的应用，以CIFAR-10数据集为例，介绍从数据集准备到卷积神经网络模型构建及训练的过程，展示了深度学习在图像分类任务中的效果，并指出其在目标检测、图像分割等领域的广泛应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

计算机视觉是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。深度学习作为计算机视觉中的关键技术之一，已经在各种视觉任务中取得了显著的成果。本文将介绍深度学习在计算机视觉实践中的应用，并提供相应的源代码。

数据集准备
在计算机视觉任务中，一个好的数据集是成功的关键。我们选择一个经典的图像分类任务作为示例，使用CIFAR-10数据集。这个数据集包含10个不同类别的图像，每个类别有5000个训练样本和1000个测试样本。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据预处理操作
transform = transforms.Compose(

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