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- 数据分析二级分类 整体数据探测1
- 数据分析二级分类 不同类别分布
- 数据分析二级分类 宽高比例分布
- 数据分析二级分类 训练集和验证集数据生成
- 数据分析二级分类 训练集和验证集数据分布可视化
- 数据分析一级分类 数据处理
- 数据预处理 transforms 介绍和应用
- 数据预处理 数据整体探测
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- 数据预处理 方法定义和数据加载
- 数据预处理 批量数据可视化
- 技术方案 技术路线选型
- 技术方案 深度学习框架工具选择
- 技术方案 网络架构讲解
- 技术实现 模型本地化加载
- 技术实现 网络架构论文和代码讲解
- 技术实现 模型图片预测
- 技术实现 模型softmax 预测结果
- 技术实现 图片分类预测框架搭建
- 技术实现 Web服务搭建
- 技术实现 图片分类API接口完成
- 技术实现 图片分类API接口功能优化
- 项目实战:垃圾分类 模型选择
- 项目实战:代码框架搭建1
- 项目实战:代码架构搭建2
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- 项目实战:数据ImageFolder 格式转化
- 项目实战: 数据Dataloader批量加载和数据结构讲解
- 项目实战:模型参数功能定义
- 项目实战:基于迁移学习模型初始化
- 项目实战: 基于pre-trained 的model 调整类别个数
- 项目实战: 模型训练和验证框架搭建
- 项目实战: CrossEntropyLoss和optimizer 定义
- 项目实战:训练方法定义1
- 项目实战:训练方法定义2
- 项目实战:模型评估方法定义
- 项目实战:训练方法定义3-进度条设置
- 项目实战:模型训练和验证主程序完成
- 项目实战:模型训练代码调试
- 项目实战:模型参数参数&运行模式设置&日志设置
- 项目实战:模型混淆矩阵方法定义
- 项目实战:模型checkpoint处模型训练方法定义
- 项目实战:CPU环境下模型训练和评估过程
- 项目实战:GPU环境下模型训练和在线预测服务
- 项目实战:在线服务代码讲解和postman方式在线预测
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