【项目实战课】基于Pytorch的EfficientNet血红细胞分类竞赛实战

基于深度学习的高精度血小板检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型) 近年来,机器学习和深度学习取得了较大的发展,深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代,根据实验得出结论,其在速度与准确性能方面都有了明显提升,开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5检测算法实现一种高精度血小板识别检测模型,再搭配上Pyside6库写出界面系统,完成目标检测识别页面的开发。 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Pytorch的EfficientNet血红细胞分类竞赛实战》。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

在深度学习图像分类模型的训练过程中,有非常多的工程技巧,包括数据的使用,模型训练超参数的调整,模型预测超参数的调整,要想在比赛中获得好的成绩,必须学会综合使用相关技能。

本次我们给大家详细讲解图像分类竞赛中常用的技巧,它们也可以被拓展到其他任务,如目标检测与图像分割,内容非常丰富,本次课程定价为49元,经过剪辑后的总时长约为120分钟,各部分课程内容与时长如下:

部分

内容

时长(分钟)

No.1

内容简介

5

No.2

竞赛思路分析

6

No.3

数据集统计分析,模型搭建和训练

60

No.4

学习率调整

9

No.5

标签平滑

7

No.6

知识蒸馏

10

No.7

投票策略

12

No.8

TTA策略

8

下面我们来简单看一下各部分的内容:

第1部分:介绍本次项目的内容,本部分内容可以免费收听。

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第2部分:竞赛思路分析,简单介绍竞赛涉及的技术路线,本部分内容可以免费收听。

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第3部分:基础功能实现,包括数据集分析,模型的搭建与训练,本部分内容可以免费收听。

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第4部分:提升分类竞赛模型的各种技巧,包括学习率调整,标签平滑,知识蒸馏,投票策略,TTA策略。

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本次课程讲师为郭冰洋,技术社区《有三AI》专栏作者,课程讲师,目前于东北大学软件学院攻读博士学位。主要研究领域为图像分割、缺陷检测、弱监督学习、小样本学习等。

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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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如果想一次性学习图像分类方向的内容,大家也可以订阅《深度学习之图像分类》专栏,介绍如下:

【视频课】CV必学,超10小时,3大模块,5大案例,循序渐进地搞懂图像分类理论与实践!

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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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