苏州Pytorch框架CV开发实战篇 2024-12-10 15:58:06

  一、班型设置

  面授小班：每班人数有限，讲师与学员之间的充分互动与个性化指导，适合喜欢面对面交流学习、需要及时反馈与深入探讨问题的学员。

  全日制班：适合时间充裕、能够全身心投入学习的学员，如在校学生假期学习或待业人员转行学习，可在较短时间内集中精力系统学习课程内容，学习强度较大但知识吸收效率高。

  周末班：专为在职人员设计，利用周末时间进行授课，学员可以在不影响日常工作的前提下，逐步深入学习PyTorch框架CV开发知识与技能，学习周期相对较长但学习节奏较为平稳，便于学员在工作与学习之间找到平衡。

  晚班：针对白天工作繁忙的学员，在工作日晚上安排课程学习，让学员能够利用业余时间提升自己的专业技能，虽然学习时间相对分散，但能够满足学员边工作边学习的需求，持续积累知识与经验。 

  二、课程大纲

  PyTorch基础与环境搭建：

  PyTorch简介与发展历程，理解其在深度学习领域的地位与优势。

  安装与配置PyTorch环境，有不同操作系统下的安装步骤与常见问题解决。

  PyTorch的基本数据结构，如张量(Tensor)的操作与运算。

  自动求导机制(Autograd)的原理与应用。

  计算机视觉基础与PyTorch应用：

  计算机视觉概述，有图像的基本表示、预处理方法等。

  使用PyTorch进行图像数据加载与预处理，如数据增强技术。

  基于PyTorch构建简单的计算机视觉模型，如多层感知机(MLP)用于图像分类的初步尝试。

  图像分类任务实战：

  经典图像分类模型架构介绍，如LeNet、AlexNet、VGG等。

  运用PyTorch构建和训练图像分类模型，有模型定义、损失函数选择、优化算法应用。

  模型评估指标与方法，如准确率、召回率、F1值等，以及模型的调优与改进策略。

  实战项目：使用自定义数据集进行图像分类模型的开发与部署，如花卉识别、手写数字识别等。

  目标检测任务实战：

  目标检测的基本原理与算法框架，如YOLO、Faster R-CNN等。

  使用PyTorch实现目标检测模型，有区域建议网络(RPN)、锚框(Anchor)设置等关键技术。

  目标检测模型的训练与优化，处理目标尺度变化、遮挡等问题的方法。

  实战项目：开发一个简单的目标检测应用，如行人检测、车辆检测等，并进行性能评估与优化。

  语义分割任务实战：

  语义分割的概念与常用模型架构，如FCN、U-Net等。

  基于PyTorch构建语义分割模型，理解像素级分类的实现方式。

  语义分割模型的训练与数据标注技巧，处理类别不平衡问题的策略。

  实战项目：完成一个语义分割项目，如医学图像分割、场景图像分割等，并进行可视化展示与分析。

  模型优化与部署：

  模型压缩技术，如剪枝(Pruning)、量化(Quantization)等方法在PyTorch中的应用。

  模型加速技巧，有使用GPU加速训练与推理，以及多线程、异步计算等优化策略。

  PyTorch模型的部署方式，如导出为ONNX格式进行跨平台部署，或在移动端、云端的部署方法。

  综合项目实践与拓展：

  综合运用所学知识与技能，完成一个复杂的计算机视觉综合项目，涵盖多个任务与技术点。

  项目团队协作与开发流程管理，培养学员的团队合作精神与项目管理能力。

  计算机视觉领域前沿技术与研究方向介绍，如无监督学习、生成对抗网络在CV中的应用，激发学员的创新思维与进一步探索欲望。 

  三、课程收获

  掌握PyTorch深度学习框架在计算机视觉领域的开发技术。

  学会使用经典的网络结构设计自己的网络模型。

  能够独立完成图像分类、对象检测、语义分割等视觉任务。

  学会将训练好的网络部署到实际开发环境中。 

  四、课程亮点

  实战导向：课程包含大量实战案例，让学员在实战中掌握技能。

  师资力量雄厚：拥有经验丰富的教师和行业专家，能够提供专业的教学和指导。

  学习氛围浓厚：与志同道合的学员一起学习和交流，共同进步。