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2023 Pytorch图像识别实战教程
课程简介
48.0333秒
Day1:配置PyTorch环境
01、配置pytorch环境
8分52秒
Day2:掌握tensor的基本用法
02、掌握tensor的基本用法
0秒
03、理解tensor
0秒
04、创建tensor
0秒
05、tensor的基本操作
0秒
Day3:理解神经网络
06、理解神经网络
0秒
Day4:手写数字分类(上)
07、定义网络结构
0秒
08、整理数据集
0秒
09、训练模型
0秒
Day5:手写数字分类(下)
10、保存模型
0秒
11、加载模型
0秒
12、使用GPU加速
0秒
Day6:猫狗分类(上)
13、数据简介
0秒
14、读取图片数据
0秒
15、构造标签
0秒
16、随机划分数据集
0秒
17、分批次加载的意义
0秒
18、构造dataset
0秒
19、使用dataloader实现分批次加载
0秒
Day7:猫狗分类(中)
20、理解卷积神经网络
0秒
21、搭建卷积神经网络
0秒
22、理解迁移学习
0秒
Day8:猫狗分类(下)
23、换一种搭积木的方式
0秒
24、实现迁移学习
0秒
25、欠拟合与过拟合
0秒
26、数据增强
0秒
Day9:自动过hcaptcha验证码(上)
27、项目介绍
0秒
28、配置selenium
0秒
29、自动化图片爬虫
0秒
30、新的风暴即将来临
0秒
Day10:自动过hcaptcha验证码(中)
31、理解孪生网络
0秒
32、搭建孪生网络
0秒
33、理解孪生网络需要的数据
0秒
34、改写dataset与train的代码
0秒
Day11:自动过hcaptcha验证码(下)
35、验证孪生网络的威力
0秒
36、封装预测流程
0秒
37、自动过验证码
0秒
Day12:CSGO自瞄(上)
38、项目演示
0秒
39、什么是目标检测
0秒
40、YOLO的宏观理解
0秒
41、YOLOV5初体验
0秒
42、labelimg的使用
0秒
43、训练YOLO模型
0秒
Day13:CSGO自瞄(中)
44、梳理yolov5的预测流程
0秒
45、写出自己的detect.py
0秒
46、封装自己的detect.py(上)
0秒
47、封装自己的detect.py(下)
0秒
Day14:CSGO自瞄(下)
48、创建透明窗口
0秒
49、在透明窗口上绘制图形
0秒
50、实时截图
0秒
51、检测游戏中的人
0秒
52、实现自瞄
0秒
01、配置pytorch环境
课程: 2023 Pytorch图像识别实战教程
老师: Shady
时长:
8分52秒
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25、欠拟合与过拟合
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