非線性激活Relu
 Mnist數(shù)據(jù)集識(shí)別實(shí)驗(yàn)詳解
 模型訓(xùn)練
貓狗照片識(shí)別
利用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行視覺數(shù)據(jù)分析
VGG模型介紹
InterceptionV3網(wǎng)絡(luò)介紹
ResNet介紹
 模型權(quán)重的保存和加載
 模型格式的轉(zhuǎn)換
 利用Flask框架搭建視覺模型的Web部署
 視覺檢測類應(yīng)用的實(shí)戰(zhàn)
 安裝YoloV4框架
 利用Pytorch實(shí)現(xiàn)Yolo的物體識(shí)別功能
 實(shí)戰(zhàn)案例1:利用Yolo識(shí)別常見的物體
 實(shí)戰(zhàn)案例2:訓(xùn)練自定義數(shù)據(jù)集,識(shí)別自定義場景
實(shí)戰(zhàn)案例3:利用視覺框架制作車載疲勞駕駛檢測器
實(shí)戰(zhàn)案例4:結(jié)合deepsort框架實(shí)現(xiàn)基于視頻流的物體識(shí)別和物體計(jì)數(shù)跟蹤實(shí)戰(zhàn)
 課程擴(kuò)展 -- Pytorch中的OpenNMT
 課程擴(kuò)展 -- 多模型間的格式轉(zhuǎn)換中間件 ONNX
課程擴(kuò)展 -- fast.ai 平臺(tái)介紹,如何使用免費(fèi)GPU資源