Pytorch卷积神经网络
Convolutional Neural Networks with Pytorch
📚 推荐使用Pytorch进行卷积神经网络的开发，可快速建立模型并提高准确度。#深度学习 #PyTorch #卷积神经网络
课程内容
销售分类开发图像分类算法
🚀机器学习技术的最新创新带来了巨大的技术变革，现在大部分业务正在转向由深度学习和计算机视觉推动的技术支持的商业模式。因此，保持行业竞争力与专业知识非常重要。本课程旨在通过神经网络、ANN、CNN以及激活函数深入解释深度学习和计算机视觉概念。同时，我们将从最基础的算法开始，如支持向量机、决策树和KNN等，一步步深入高级算法：VGG-16、ResNet50、Inceptionv3和EfficientNet模型等。我们还将详细介绍对象检测架构，包括R-CNN模型、 FAST R-CNN模型、区域提议网络（RPN）、FASTER R-CNN模型和R-FCN模型等，以及对象跟踪中的Meanshift算法、SORT和DeepSort框架。通过本课程，您将拥有机器学习的专业知识，并可以使用预训练的Faster R-CNN模型在视频中进行目标检测，开发物体检测应用程序自动车牌检测，以及为汽车销售分类开发图像分类算法。
📚此外，本课程还包含详细代码演练和测验以供学习和评估。所有代码实现的源代码也可供下载。快来加入我们，成为机器学习专家吧！
🎯 项目：
- 使用预训练的 Faster R-CNN 模型在视频中进行目标检测
- 开发物体检测应用程序自动车牌检测
- 为汽车销售分类开发图像分类算法
👨💻标签: 机器学习, 深度学习, 计算机视觉, 神经网络