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PyTorch 2.0实战_卷积网络
卷积神经网络是深度学习中最重要和广泛应用的模型之一，尤其在计算机视觉领域具有突出的表现。 本课程将从基础开始，首先介绍PyTorch 2.0框架的核心概念和使用方法，学员将通过实践练习掌握这些关键技能…
卷积神经网络是深度学习中最重要和广泛应用的模型之一，尤其在计算机视觉领域具有突出的表现。
本课程将从基础开始，首先介绍PyTorch 2.0框架的核心概念和使用方法，学员将通过实践练习掌握这些关键技能，为后续学习打下坚实的基础。同时通过实践项目，学员将应用所学知识解决实际计算机视觉问题，如图像分类、目标检测和图像生成等，提升对卷积网络在图像处理中的应用能力。
通过学习本套课程，学院将获得扎实的PyTorch 2.0框架使用能力，掌握卷积神经网络的原理和构建技巧，并能够解决实际计算机视觉问题。为他们在深度学习领域的发展和应用提供坚实的基础和技能支持。
第1章：环境搭建和数据读取
- 第1节：环境搭建
- 第2节：图像的读取和显示
- 第3节：视频读取和显示
- 第4节：摄像头读取和显示
第2章：预处理和数据增强
- 第1节：图像转张量
- 第2节：图像缩放
- 第3节：图像裁剪
- 第4节：彩色转灰度图
- 第5节：颜色抖动
- 第6节：图像翻转
- 第7节：图像旋转
第3章：卷积相关API
- 第1节：卷积层API
- 第2节：批规范化层API
- 第3节：池化层API
第4章：实战项目_手势识别
- 第1节：项目分析
- 第2节：原始数据读取
- 第3节：预处理和数据增强
- 第4节：数据打包
- 第5节：搭建模型
- 第6节：定义训练过程
- 第7节：定义过程监控
- 第8节：模型的保存
- 第9节：定义推理过程
李晓华
夏威夷太平洋大学 AI硕士 副讲师