Advertisement

深度学习驱动的以图搜图实战课程

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本课程深入讲解利用深度学习技术进行图像搜索的方法与实践，涵盖模型构建、训练及优化等关键环节。 本课程专注于基于深度学习的以图搜图实战，并提供完整版视频课程下载。该课程从实际应用出发，内容涵盖工业界的实际业务案例（如京东、淘宝等电商平台以及拍照搜题、搜索引擎中的图片搜索功能）。通过使用PyTorch这一深度学习工具进行图片特征抽取，并结合Facebook AI团队开源的聚类和相似性搜索库，构建高效的图片特征索引并实现在线图片检索。课程涵盖了从零开始到完成以图搜图功能的所有步骤，包括业务分析、数据处理、图片特征索引构造与优化以及在线图片检索的实际操作过程，并详细解释了每个阶段的技术细节及代码实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 深度学习驱动的以图搜图实战课程
    优质
    本课程深入讲解利用深度学习技术进行图像搜索的方法与实践，涵盖模型构建、训练及优化等关键环节。 本课程专注于基于深度学习的以图搜图实战，并提供完整版视频课程下载。该课程从实际应用出发，内容涵盖工业界的实际业务案例（如京东、淘宝等电商平台以及拍照搜题、搜索引擎中的图片搜索功能）。通过使用PyTorch这一深度学习工具进行图片特征抽取，并结合Facebook AI团队开源的聚类和相似性搜索库，构建高效的图片特征索引并实现在线图片检索。课程涵盖了从零开始到完成以图搜图功能的所有步骤，包括业务分析、数据处理、图片特征索引构造与优化以及在线图片检索的实际操作过程，并详细解释了每个阶段的技术细节及代码实现。
     
  • 深度学习驱动的以图搜图实战
    优质
    本课程聚焦于深度学习技术在以图搜图领域的应用实践，涵盖模型训练、图像特征提取及检索算法优化等关键环节。 本课程专注于基于深度学习的以图搜图技术的实际应用，内容涵盖工业界的真实业务场景（例如京东、淘宝、拍照搜题以及搜索引擎中的搜索功能）。通过使用PyTorch工具进行图片特征抽取，并结合Facebook AI团队开源的相关聚类和相似性搜索库，构建高效的图片特征索引系统并实现在线的图片检索服务。
     
  • 基于深度学习的图像搜索实战.rar
    优质
    本资源为《基于深度学习的图像搜索实战》压缩包，内含利用深度学习技术进行高效精准图像检索的相关教程和代码实例。 本教程分享的是基于深度学习的以图搜图实战方案，并提供完整版源码下载。课程从实际应用出发，借鉴了工业界的真实业务案例（如京东、淘宝等电商平台以及拍照搜题和搜索引擎中的搜索功能）。通过使用PyTorch工具进行图片特征抽取，并结合Facebook AI团队开源的相关库来构建聚类和相似性搜索的索引系统，最终实现在线图片检索。
     
  • Transformer深度学习实战系列课程
    优质
    本课程全面解析Transformer模型及其应用，涵盖理论基础与实践操作，助您掌握深度学习前沿技术。 深度学习-Transformer实战系列视频教程于2022年更新，是目前市面上少数关于Transformer的课程之一，希望能对大家的学习有所帮助。
     
  • Keras深度学习实战入门课程
    优质
    本课程为初学者设计，通过使用Keras库进行深度学习实践，涵盖神经网络基础及项目应用，助您快速掌握核心概念与技能。 分享一套非常棒的Keras深度学习入门与实战视频教程，包含课程配套源码和数据的完整版。
     
  • 图神经网络的深度学习实战
    优质
    本书专注于图神经网络在实际问题中的应用与实践，通过丰富的案例和代码示例，帮助读者掌握深度学习技术在复杂图形数据处理上的技巧和方法。 《深度学习-图神经网络实战》是一套视频教程，包含视频、源码、数据及文档资料的下载资源。这套课程旨在帮助学员快速掌握在图模型领域中应用深度学习算法的方法和技术，并通过具体项目实践来巩固所学知识。 该课程涵盖三个主要模块： 1. 图神经网络的经典算法解读：详细讲解GNN（图卷积网络）、GCN（图形注意力机制）等核心算法； 2. PyTorch-Geometric框架实战教程：全程演示如何利用PyTorch-Geometric进行实际开发和应用； 3. 项目实战演练：基于真实数据集，构建图模型并训练相关神经网络，在具体应用场景中加以运用。 整套课程以通俗易懂的方式讲解，并提供所有必要的资源支持学习过程。
     
  • 无人驾驶深度学习实战课程
    优质
    本课程深入浅出地讲解了无人驾驶技术中深度学习的应用，涵盖数据处理、模型训练及算法优化等核心内容，适合对自动驾驶领域感兴趣的学员。 《深度学习-无人驾驶实战》 第1章 深度估计算法原理解读 第2章 深度估计项目实战 第3章 车道线检测算法与论文解读 第4章 基于深度学习的车道线检测项目实战 第5章 商汤LoFTR算法解读 第6章 局部特征关键点匹配实战 第7章 三维重建应用与坐标系基础 第8章 NeuralRecon算法解读 第9章 NeuralRecon项目环境配置 第10章 NeuralRecon项目源码解读 第11章 TSDF算法与应用 第12章 TSDF实战案例 第13章 轨迹估计算法与论文解读 第14章 轨迹估计预测实战 第15章 特斯拉无人驾驶解读 第16章 BEV感知特征空间算法解读 第17章 BEVformer项目源码解读
     
  • 医学领域深度学习项目实战课程
    优质
    本课程专注于医学领域的深度学习应用，通过实际案例教授如何利用AI技术解决医疗问题，适合希望在医疗数据分析和疾病预测等领域深入发展的专业人士。 课程分享——面向医学领域的深度学习项目实战（共20章），附源码、课件等内容。本课程涵盖以下内容：1. 深度学习经典算法解析，包括分类、检测、识别、分割及命名实体识别与知识图谱等；2. 基于医疗数据集的实践操作，涉及数据处理、网络架构分析以及代码解读等方面；3. 实际应用场景效果评估和案例研究。课程整体语言通俗易懂，并提供所有必要的学习材料。本课程旨在帮助学生快速掌握深度学习的核心算法及其在医学领域的应用实例。
     
  • PyTorch深度学习入门及实战教学课程
    优质
    本课程专为初学者设计，全面介绍PyTorch框架在深度学习领域的应用。通过理论与实践结合的方式，帮助学员掌握构建和训练神经网络模型的核心技能。适合对AI有兴趣的技术爱好者和开发者学习。 《Pytorch深度学习入门与实战》是一套2022年7月最新升级的完整版课程，包含25章内容，并附有配套代码、课件及数据集下载。这套系统性的实战课程涵盖了众多经典实例，包括图像定位实例、Unet语义分割实例、LinKnet图像语义分割实例、四种天气分类的经典案例以及文本分类示例等。此外，还涉及循环神经网络和Tensorboard可视化等内容。