14、卷积网络与计算机视觉高级应用

卷积网络与计算机视觉高级应用

1. 模型加载

在深度学习中，加载预训练模型是常见操作。使用 torchvision 和 Keras 可以轻松实现这一功能。

在 torchvision 中，我们可以列出所有可用模型并加载任意模型，代码如下：

from torchvision.models import list_models, get_model
# List available models
all_models = list_models()
model = get_model(all_models[0], weights="DEFAULT")

在 Keras 中，加载预训练模型的代码如下：

from keras.applications.mobilenet_v3 import MobileNetV3Large
model = MobileNetV3Large(weights='imagenet')

2. 高级计算机视觉应用概述

高级计算机视觉应用涵盖了多个复杂任务，包括迁移学习、目标检测、语义分割和图像生成。与简单的图像分类任务不同，这些任务需要模型对图像有更全面的理解，能够检测不同对象及其在图像中的位置。

3. 技术要求

实现这些应用需要使用Python、PyTorch、K