【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 00 总结&导航帖（完）

最新推荐文章于 2026-01-07 08:55:54 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-07 08:55:54 发布 · 410 阅读 · 1 ·
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#机器学习 #百度

前言：最后2篇笔记一直拖了十几天才写，不少知识都忘记了。只记得核心内容。就是前三节课的内容，后三节课感觉更加像扩展升级？这一篇总结也只是象征性，迫于强迫症。其实就是前面几篇笔记的一个导航帖。

目录

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【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 00 总结&导航帖

依据：博客空间
https://blog.youkuaiyun.com/Lovely_him?spm=1010.2135.3001.5343

一、导航

  • 木有心得，木有总结，赶着去写作业啦，然后后天百度的下一次课又开啦
PaddlePaddle2.0中python飞桨图像分类处理
BQLiu1的博客
03-10 778
一、图像基础知识 1.图像基本数据结构 在计算机中, 图像是由一个个像素点组成，像素点就是颜色点，而颜色最简单的方式就是用RGB或RGBA表示 。 RGB RGB 如果有A通道就表明这个图像可以有透明效果。 R,G,B每个分量一般是用一个字节(8位)来表示，所以图(1)中每个像素大小就是3 * 8=24位图, 而图(2)中每个像素大小是4 * 8=32位。 2.图像y方向正立或倒立 图像是二维数据，数据在内存中只能一维存储，二维转一维有不同的对应方式。比较常见的只有两种方式: 按像素“行排列”
百度飞桨AIStudio-Python小白逆袭大神-结营心得
EverdayForCode的博客
04-29 594
百度飞浆AIStudio-Python小白逆袭大神-结营心得
【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 03 - 卷积神经网络基础
Lovely_him的博客
03-07 3018
前言：第三天，老师结合ppt文图详细讲解了线性和卷积网络的构建，由简单到复杂的讲解卷积网络的发展。最后结合几个项目加深理解。愈发感觉老师讲的好了。第二天的课听完后还感觉自己什么都懂了，结果轮到自己动手搭建模型时发现自己的无知，所以今天要把各个知识点详尽列举。 这里写目录标题【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 03 - 图像分类基础一、建立模型1.神经元2.激活函数3.前馈神经网络 / 前向传播过程 ——————————————— 【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 03 .
图像处理本地基本类库使用
三岁学编程的博客
03-04 517
『领航团图像分类课程』图片处理基本库的本地使用（第一天课程）
计算机视觉——飞桨深度学习实战-图像分类算法原理与实战
炼丹上岸
10-03 3208
本章首先介绍了图像分类任务的发展历程与评价指标。早期的图像分类方法主要通过手工提取特征对整个图像进行描述，然后使用分类器判别图像类别，因此图像分类的核心在于对特征进行分类，而如何提取图像的特征至关重要。传统的图像分类方法对于一些简单且具有明显特征的图像分类场景是有效的，但由于实际情况非常复杂，在面对复杂场景时，传统的分类方法就无法达到满意的分类效果，这是因为传统分类方法使用的手工提取特征方法无法全面准确的描述图像特征，并且手工提取的特征无法应对，多视角，多角度，不同光照遮挡同物，多形态等问题。
【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 02 - 图像分类基础概念
Lovely_him的博客
03-05 1130
前言： 第二节课，老师讲解了4个简单神经网络，循序渐进，思路清晰。不过这个是基于我本身就对深度学习有一定概念认知的基础上，如果是第一次听可能一头雾水 （直播时就有人吵，同为小白的我都感到丢脸） 。第二次看详细的paddle网络代码讲解，第一次是七日图像分割。现在已经对paddle框架有了认知了，之后的进度应该会顺利一点。 目录【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 02 - 图像分类基础概念一、线性回归模型① **第一步**，处理数据②**第二步，构建线性回归模型。**③**第三步，构建优化器.
【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 04&5&6 - 图像分类竞赛全流程实战
Lovely_him的博客
03-20 1826
前言：因为两课讲的一个比赛内容（课程里也没分页），所以我把笔记也合在一起。而且也是因为老师讲得很飘，所以我感觉我想记的东西估计不多吧。因为大部分都是新概念，所以我自己也没什么全新的理解，基本都是复制粘贴老师的笔记。 目录【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 04&5 - 图像分类竞赛全流程实战一、EDA（Exploratory Data Analysis）与数据预处理1.EDA（Exploratory Data Analysis）2.数据预处理①概念：图像标准化 与 归一化②数据集.
百度飞桨 PaddlePaddle 深度学习打卡7日营 -DAY2 玩转十二生肖分类（卷积神经网络）
Jason_____Wang的博客
02-05 912
DAY2 玩转12生肖分类 2.4 ##################################################### 班主任先讲： QQ群的三个作用 官方班级群 课程答疑（每天晚上7-8点） 抽奖+一些其他周边的东西 平台的作用 课程回顾和复盘 领取课程证明 在github的paddle上可以用右上角star可以收藏paddlepaddle 代码 今晚内容： 1.12生肖分类 2.图像分类的脉络及整理 3.用 网络实现对于十二生肖的分类 鼓励学习的时候完成作业，第一个
飞桨图像分割7日打卡训练营学习笔记
qq_34331865的博客
10-25 378
课程介绍 顶会论文审稿人亲自授课，从基础理论到前沿技术，配套5次实战打卡，带你入门到精通，7日攻克图像分割。从经典算法到学界前沿，从技术细节到完整流程，语义分割、实例分割、全景分割，带你逐个击破。 ...
飞桨Paddlepaddle图像分割训练营class5学习笔记
weixin_45662166的博客
10-25 346
课程链接 预铺知识 1.图 graph 指图论中的图（graph) 由若干个结点(Node) 及连接两个结点的边(Edge) 所构成的图形。 用于刻画不同结点之间的关系 2.GNN 通过结点信息的传播使整张图达到收敛，在其基础上再进行预测。 1.GNN的基础理论是不动点理论，这就意味着GNN沿时间展开的长度是动态的，是根据收敛条件确定的。 2.GNN每次时间步的输入都是所有结点 v 的特征。 3.GNN采用 AP 算法反向传播优化，对收敛性有要求。 4.GNN循环调用 f 的目标是得到每个结点稳定的隐藏状
人工智能学习与实训笔记（一）：零基础入门学习与实训笔记
weixin_45512098的博客
07-26 1299
基于百度飞桨的人工智能学习笔记
课程笔记-01-图像处理基本概念-paddlepaddle图像处理【飞桨】【图像分类】
Jason_____Wang的博客
03-03 1307
课程笔记-01-图像处理基本概念-图像处理七天速成营 from AIStudio 写在前面 今天开始又开启了一门直播课程：飞桨领航团图像分类零基础速成营。 开课的时间还是每晚八点，本周开始，每天直播+笔记，加油奥利给！ （周一周二晚上都有课，整好从周三开始，不知道是幸运还是不幸hhh） 课程链接: 》》》百度飞桨领航团图像分类零基础速成营《《《 #################################################################### 班主任讲话： 课程形式：6
【AI达人特训营】使用全卷积神经网络实现图像分类
m0_63642362的博客
06-23 753
【AI达人特训营】使用全卷积神经网络实现图像分类简介 本次实验探索的是全卷积神经网络进行图像分类，我们实验的目的是只使用残差block来进行组网，并且下采样也是用残差block中的3 * 3的Conv2D来实现，不添加任何池化和线性层。我们知道卷积对于位置信息是比较敏感的，因此为减缓这一问题引入了池化操作，但是本文探索的是没有池化操作和线性层是否可以达到满意的精度，这对探索网络的多种可能性提供一定的指导意义。项目背景 本次实验主要是基于ResNet的残差结构思想，我们知道Kaiming大神当初提出残差结构是
【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 01 - 图像处理基本概念
Lovely_him的博客
03-05 3211
前言：这里是图像分类的第一课笔记，如题，第一节可主要讲述了图像处理的操作，也就是数据集处理。根据之前学过的知识理解，训练集往往是有限的，为了扩大训练集，总会人为的制造数据。这时数据处理就体现了。而且实践证明，这很高效有用。 （经过上次“LHT”笔记的上传失败，这次我想采用缩写，希望能通过。） 目录【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 1 -图像处理基本概念1. 图像处理的概念与基本操作2. OpenCV库进阶操作3. 图像分类任务概念导入4. PaddleClas数据增强代码解析5. 参考.
【机器学习】深度信念网络（DBN）
2401_84149564的博客
01-03 1114
深度信念网络（DBN）是由Geoffrey Hinton提出的一种生成式深度学习模型，通过堆叠多个限制玻尔兹曼机（RBM）构建深层结构。其核心特点包括：1）采用无监督预训练和有监督微调的两阶段训练策略，有效解决梯度消失问题；2）能够自动提取数据的多层级抽象特征；3）兼具生成和判别能力。本文详细介绍了DBN的网络结构、RBM组件原理、训练流程（对比散度算法和微调方法），并提供了完整的Python实现代码，包括数据预处理、模型构建、训练过程和可视化分析。
深度学习算法学习（四）：深度学习-最简单实现一个自行构造的找规律(机器学习)任务
最新发布
qq_41894068的博客
01-07 87
规律：x是一个5维向量，如果第1个数>第5个数，则为正样本，反之为负样本。实现一个自行构造的找规律(机器学习)任务。基于pytorch框架编写模型训练。
0-机器学习与大模型开发数学教程
yuanmomoya的博客
01-03 736
《机器学习与大模型开发数学教程》系统介绍了机器学习所需的数学基础，涵盖微积分、线性代数、概率统计、优化方法等核心内容。全书共8章，从预备知识（集合、向量、概率等）开始，逐步深入单变量/多变量微积分、矩阵运算、概率分布与统计推断，重点讲解梯度下降等优化算法及数值计算技巧，并专章探讨大模型相关的注意力机制、Transformer数学原理等专题，最后延伸至最优传输理论、图神经网络等前沿领域，为读者构建完整的机器学习数学知识体系。
【机器学习】生成对抗网络（GAN）
2401_84149564的博客
01-02 992
生成对抗网络（GAN）是一种通过生成器与判别器对抗博弈来学习数据分布的深度学习模型。生成器试图生成逼真样本，判别器则负责区分真实与生成样本。本文详细介绍了GAN的核心思想、数学目标、训练流程及常见挑战（如梯度消失、模式崩溃），并列举了DCGAN、WGAN等经典变体。通过Python代码实现了一个生成正弦曲线的简易GAN，展示了训练过程和结果可视化。实验表明，经过100轮训练后，生成器能产生与真实正弦曲线相似的样本，验证了GAN在数据生成任务中的有效性。
飞桨PaddleClas图像分类工具集源码分析
PaddleClas是基于飞桨深度学习平台开发的图像分类任务工具集，它利用了飞桨框架的核心功能，尤其是针对图像处理和视觉模型训练的优化，使得开发者可以快速部署高效的图像分类模型。 核心知识点详解: 1. Python编程...
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