课程简介
本课程是一门体系化的深度学习实战课程，旨在帮助学员从零开始系统掌握Python编程、PyTorch深度学习框架以及计算机视觉核心技能。课程内容全面，涵盖Python语法基础、面向对象编程、PyTorch张量操作、模型构建、训练与评估等核心知识，并深入讲解卷积神经网络（CNN）、LSTM、ResNet、CenterNet等主流网络架构。课程以验证码识别、手写数字识别、目标检测等实际项目为驱动，通过VOC数据集处理、自定义Dataset构建、CTCLoss详解等实战环节，让学员获得从数据处理到模型部署的完整项目经验。通过学习，您将能够独立使用PyTorch解决复杂的图像识别与检测问题，为进入AI领域或提升现有技能打下坚实基础。
下载地址课程目录
01 课程介绍与环境配置
第1-3节：课程介绍、PyCharm安装与配置、Pytorch GPU环境配置。
02 Python基础语法
第4-20节：变量与数据类型、运算符、条件语句、循环、字符串、列表、元组、字典与集合、公共操作、推导式、函数、lambda、文件操作、模块和包、面向对象编程。
03 Pytorch基础
第21-34节：tensor的创建与操作、GPU运算、数据加载、图像预处理、全连接层、onehot编码、损失函数、交叉熵、softmax、模型训练与保存、模型评估。
04 手写数字识别实战
第35-40节：使用全连接网络、卷积网络、LSTM网络进行手写数字识别，并详解卷积网络与LSTM网络。
05 经典卷积网络与图像分类
第41-43节：经典卷积网络简介，以及使用ResNet在cifar10数据集上进行图像识别。
06 不定长文本识别实战
第44-50节：数据集准备、自定义Dataset、主干网络构建、LSTM构建、CTCLoss详解，完成不定长文本识别训练与单张验证码识别。
07 目标检测实战
第51-58节：目标检测网络介绍、VOC数据集、CenterNet网络结构、主干网络、上采样与centerhead，以及训练自己的数据集。
08 验证码识别应用
第54-55节：滑块缺口与图标点击识别，以及基于yolov4的文字点击识别。
09 课程总结
第59节：课程总结。
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PyCharm
视频
- 🎬 01.课程介绍.mp4
- 🎬 02.PytorchGPU环境配置.mp4
- 🎬 03.PyCharm安装与配置.mp4
- 🎬 04.Python基础(变量与数据类型).mp4
- 🎬 05.Python基础(输出与输入).mp4
- 🎬 06.Python基础(运算符).mp4
- 🎬 07.Python基础(条件语句).mp4
- 🎬 08.Python基础(循环).mp4
- 🎬 09.Python基础(字符串).mp4
- 🎬 10.Python基础(列表).mp4
- 🎬 11.Python基础(元组).mp4
- 🎬 12.Python基础(字典与集合).mp4
- 🎬 13.Python基础(公共操作).mp4
- 🎬 14.Python基础(推导式).mp4
- 🎬 15.Python基础(函数).mp4
- 🎬 16.Python基础(lambda).mp4
- 🎬 17.Python基础(文件操作).mp4
- 🎬 18.Python基础(面向对象1).mp4
- 🎬 19.Python基础(面向对象2).mp4
- 🎬 20.Python基础(模块和包).mp4
- 🎬 21.Pytorch基础(tensor的创建和数据类型).mp4
- 🎬 22.Pytorch基础(tensor的方法1).mp4
- 🎬 23.Pytorch基础(tensor的方法2).mp4
- 🎬 24.Pytorch基础(tensor的切片).mp4
- 🎬 25.Pytorch基础(使用GPU运算).mp4
- 🎬 26.Pytorch基础(数据加载).mp4
- 🎬 27.Pytorch基础(图像预处理).mp4
- 🎬 28.Pytorch基础(全连接层详解).mp4
- 🎬 29.Pytorch基础(onehot编码).mp4
- 🎬 30.Pytorch基础(损失函数的使用).mp4
- 🎬 31.Pytorch基础(交叉熵实现详解).mp4
- 🎬 32.Pytorch基础(softmax实现详解).mp4
- 🎬 33.Pytorch基础(模型训练和保存).mp4
- 🎬 34.Pytorch基础(模型的评估)_转_标准.mp4
- 🎬 35.手写数字识别(FC).mp4
- 🎬 36.卷积网络(相关参数介绍).mp4
- 🎬 37.卷积网络详解.mp4
- 🎬 38.手写数字识别(CNN).mp4
- 🎬 39.LSTM网络详解.mp4
- 🎬 40.手写数字识别(LSTM).mp4
- 🎬 41.经典卷积网络简介.mp4
- 🎬 42.cifar10识别(ResNet)28.16.mp4
- 🎬 43.ResNet18网络细节.mp4
- 🎬 44.不定长文本识别(数据集准备).mp4
- 🎬 45.不定长文本识别(自定义Dataset1).mp4
- 🎬 46.不定长文本识别(自定义Dataset2).mp4
- 🎬 47.不定长文本识别(主干特征提取网络的构建).mp4
- 🎬 48.不定长文本识别(LSTM的构建).mp4
- 🎬 49.不定长文本识别(CTCLoss详解).mp4
- 🎬 50.(加餐)不定长验证码识别(单张验证码识别).mp4
- 🎬 50.不定长文本识别(训练版).mp4
- 🎬 51.目标检测网络介绍.mp4
- 🎬 52.VOC数据集介绍.mp4
- 🎬 53.使用CenterNet训练自己的数据集.mp4
- 🎬 54.滑块缺口与图标点击的识别.mp4
- 🎬 55.文字点击的识别(yolov4).mp4
- 🎬 56.CenterNet整体网络结构.mp4
- 🎬 57.CenterNet中的主干特征提取网络.mp4
- 🎬 58.CenterNet上采样过程与centerhead.mp4
- 🎬 59.课程总结.mp4
课件
- 📦 02课件.zip
- 📦 04课件.zip
- 📦 05课件.zip
- 📦 06课件.zip
- 📦 07课件.zip
- 📦 08课件.zip
- 📦 09课件.zip
- 📦 10课件.zip
- 📦 11课件.zip
- 📦 12课件.zip
- 📦 13课件.zip
- 📦 14课件.zip
- 📦 15课件.zip
- 📦 16课件.zip
- 📦 17课件.zip
- 📦 18课件.zip
- 📦 19课件.zip
- 📦 20课件.zip
- 📦 21-25课件.zip
- 📦 26-27课件.zip
- 📦 28课件.zip
- 📦 29课件.zip
- 📦 30-32课件.zip
- 📦 33课件.zip
- 📦 34课件.zip
- 📦 35课件.zip
- 📦 36-37课件.zip
- 📦 38课件.zip
- 📦 39课件.zip
- 📦 40课件.zip
- 📦 41课件.zip
- 📦 42-43课件.zip
- 📦 44-48课件.zip
- 📦 49课件.zip
- 📦 50课件(加餐).zip
- 📦 51-54课件.zip
- 📦 55课件.zip
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发表于 4 天前
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