PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理
获课:789it.top/1089/使用PyTorch构建高效的计算机视觉应用涉及多个核心技能,这些技能涵盖了从数据准备、模型设计到训练、评估及部署的整个过程。以下是对这些核心技能的详细阐述:1. 数据准备与处理数据收集与清洗:收集大量的高质量图像数据,并进行数据清洗,包括去除噪声、处理缺失值等。数据增强:通过旋转、翻转、缩放、裁剪、颜色变换等方法增加数据的多样性,提高模型的泛化能力。数据标注:对于监督学习任务,需要对图像进行准确的标注,如边界框标注、关键点标注等。2. 模型设计与选择选择合适的网络架构:根据任务需求选择合适的网络架构,如卷积神经网络(CNN)用于图像分类和物体检测,生成对抗网络(GAN)用于图像生成等。网络结构调优:通过调整网络深度、宽度、卷积核大小等参数,以及引入残差连接...阅读全文