1、深度学习计算机视觉进阶指南

深度学习计算机视觉进阶指南

1. 进阶学习概述

在完成基础学习后，我们将迈入深度学习计算机视觉的进阶阶段。此阶段会引入更高级的算法、概念和技巧，主要涵盖三个部分：
1. 提升分类准确率的方法 ：
- 迁移学习 ：如微调模型或把网络当作特征提取器，可提升分类准确率。
- 集成方法 ：训练多个网络并整合结果，能轻松提升分类效果。
- 正则化方法 ：像数据增强，可生成额外训练数据，增强模型泛化能力。
- 高级优化算法 ：如 Adam、RMSprop 等，在部分数据集上可降低损失。
2. 处理大型数据集和复杂网络架构 ：以往处理的数据集能装进系统主内存，但面对过大数据集时，可借助 HDF5 解决。同时会探讨 AlexNet、GoogLeNet、ResNet 和更深版本的 VGGNet 等高级网络架构，并应用于如 Kaggle 的猫狗识别挑战、cs231n Tiny ImageNet 挑战等更具挑战性的数据集和竞赛中。
3. 图像分类之外的应用 ：包括基础目标检测、深度梦境与神经风格、生成对抗网络（GANs）和图像超分辨率等。这些技术比基础阶段更高级，能助你从深度学习新手转变为真正的从业者。

2. ImageNet 学习内容

2.1 深入探索 ImageNet 数据集与训练先进网络

此部分会详细研究 ImageNet 数据集，从零开