【项目实战课】人人免费可学,基于ResNet的生活垃圾图像分类实战

基于ResNet18网络完成图像分类任务 CIFAR-10数据集包含了10种不同的类别、共60,000张图像,其中每个类别的图像都是6000张,图像大小均为像素。CIFAR-10数据集的示例如图所示。什么是预训练呢?举例子进行简单的介绍。 阅读详情

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欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于ResNet的生活垃圾图像分类实战》。所谓项目课,就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解。

本次主题

图像分类是计算机视觉领域里最基础的问题,要解决的就是给定一个图像,正确给出该图像所属的类别。如何做好图像分类任务,关系到大家能否正确顺利地入门、如何学习接下来更加高阶的内容。

本次我们来给大家实现一个非常经典的图像分类实战案例,内容很详细,非常适合新手朋友们,本次课程是免费课程,经过剪辑后的总时长约为130分钟,各部分课程内容与时长如下:

部分

内容

时长(分钟)

No.1

项目背景介绍

2

No.2

数据预处理与读取

66

No.3

模型搭建与训练

18

No.4

模型测试

7

No.5

模型调优

39

下面我们来简单看一下各部分的内容:

第1部分:项目简介,讲解所使用的数据集。

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第2部分:数据集制作与读取,包括数据集的分析,预处理,以及数据类的定义,数据读取等,本部分内容约70分钟。

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第3部分:模型搭建和训练,本部分内容约20分钟。

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第4部分:模型测试,使用训练好的模型,对新的图片进行模型测试。

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下图是测试结果展示:

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第5部分:模型调优,对比迁移学习与数据增强训练方法对模型的改进效果。

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本次课程讲师为鲁健恒,大学老师,有三AI线上与线下课程讲师,《深度学习之模型设计》系列课程主讲人,SCI期刊IEEE ACCESS审稿人。专注于计算机视觉与人工智能领域,近期围绕人工智能领域,拥有4个发明专利授权,2个实用新型专利授权,以及1个软件著作权。

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如何订阅

我们的视频课全部在小鹅通平台,可以使用手机APP鹅学习或者直接在网页进行登录,内容试听以及订阅请直接扫如下二维码:

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课程详情如下:

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如果想一次性学习所有模型设计方向的内容,大家也可以订阅《深度学习之模型设计》专栏,介绍如下:

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更多实战课内容

更多的项目实战课内容,请大家参考我们的项目实战课程合集,如下:

【CV冬季划】终极进阶,超30个项目实战+3本书+3年知识星球

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课程相关问题答疑,请联系微信-坨坨瑜进项目实战群:

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实战课讲师招募

为了进一步丰富有三AI生态的实战内容,欢迎有经验,有能力的讲师报名成为平台讲师:

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讲师要求如下:

(1) 有多次人工智能领域教学经验,擅长演讲与教学。

(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。

(3) 有三AI已有生态成员优先。

实战课的收入与平台采取固定分成的方式,具体细节可在内容组了解详情,报名请联系微信-坨坨瑜提交简历,或直接联系有三本人。

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