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引言：
去年我写了一个轻松学pytorch的系列专栏教程，得到了大家信任跟厚爱，很多人建议我把它做视频课程，我通过六个月精心打磨与准备，这套课程根大家见面了。
01
课程有什么特色
深度学习是涵盖很多领域与方向，为了避免大家学习的太泛没有重点，课程主要针对CV方向组织知识点与章节，去伪留真，注重实战，注重代码实现。从零开始学习深度学习在计算机视觉/机器视觉领域的实战与实用知识。课程主要特点如下：
实践与理论相结合，每个知识点都有代码对应
详解人工与卷积神经网络原理与相关函数
演示了多种卷积模型设计实用技巧
九大实战模型训练与部署代码实现与演示
涵盖图象分类、对象检测、语义分割主流模型
包含模型可视化、训练可视化、数据集制作
打通ONNX格式转换与模型部署推理通道
大量私有数据集与完整代码与课件下载
02
课程目录
1. Numpy基础操作
2. OpenCV基础操作
3. Pytorch基础操作
4. 自动梯度
5. 线性回归
6. 逻辑回归
7. 人工神经网络与BP概念
8. Pytorch支持的基础数据集
9. 人工神经网络手写数字识别
10. 手写数字识别模型保存与调用
11. 卷积的基本概念与术语
12. 卷积神经网络基本原理
13. 构建简单CNN识别mnist数据集
14. ONNX格式模型导出与调用
15. Pytorch中数据与数据集类
16. Pytoch训练可视化
17. 实战人脸landmark检测
- Landmark数据集标注与类定义
- 人脸landmark模型设计与训练
- 人脸landmark模型导出与部署演示
18. 实战多任务网络实现年龄与性别预测
- 年龄与性别预测数据集与数据类
- 年龄与性别预测模型设计与训练
- 模型部署与实时预测年龄性别
19. 实战多标签网络实现验证码识别
- 验证码识别网络数据准备与数据类
- 验证码识别模型设计与训练
- 验证码识别网络之预测
20. 实战自定义残差网络实现车辆属性(车辆颜色与车型)识别
- 车辆属性数据集制作与数据类
- 车辆属性识别模型设计与训练
- 车型属性识别模型实时部署
21. 实战全卷积网络实现表情识别
- 表情识别数据集制作与数据类
- 全卷积表情识别模型设计与训练
- 全卷积表情识别模型实时部署演示
22. 迁移学习概念与原理
23. 实战-基于残差网络迁移学习实现工业缺陷检测
- 数据集与数据类制作以及迁移学习模型训练
- 模型部署与推理演示
24. 对象检测与Torchvison对象检测框架
25. 实战-Faster-RCNN自定义对象检测
- Faster-RCNN对象检测模型解释
- 自定义数据类制作
- Faster-RCNN对象检测模型选择与训练
- 自定义Faster-RCNN对象检测模型使用
25. 实战-Mask-RCNN行人检测与实例分割
- Mask-RCNN对象检测模型解释
- 行人数据集制作准备与数据类
- Mask-RCNN行人实例分割模型训练
- 行人实例分割模型推理与演示
26. 实战-UNet实现道路裂纹检测
- 图象语义分割概念与上采样卷积
- 道路分割数据集制作与数据类
- UNet网络实现与训练
- UNet道路裂纹网络部署与预测
27. ONNX格式转换与ONNXRUNTIME部署
28. 课程总结与各种私有数据集下载
模型导出与预测部署运行部分截图如下：
自定义数据集-landmark数据集
自定义数据集-表情数据集
车辆属性数据集
当前课程视频已经全部制作完成，上传上线，课程目录与大纲扫码查看：
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