课程目录
1 垃圾分类 整体内容介绍 (09:01) 2 数据分析二级分类 整体数据探测1 (23:34) 3 数据分析二级分类 不同类别分布 (15:59) 4 数据分析二级分类 宽高比例分布 (20:13) 5 数据分析二级分类 训练集和验证集数据生成 (14:40) 6 数据分析二级分类 训练集和验证集数据分布可视化 (16:43) 7 数据分析一级分类 数据处理 (16:17) 8 数据预处理 transforms 介绍和应用 (20:20) 9 数据预处理 数据整体探测 (09:39) 10 数据预处理 原始数据可视化 (09:30) 11 数据预处理 方法定义和数据加载 (10:56) 12 数据预处理 批量数据可视化 (08:36) 13 技术方案 技术路线选型 (06:08) 14 技术方案 深度学习框架工具选择 (04:20) 15 技术方案 网络架构讲解 (06:11) 16 技术实现 网络架构论文和代码讲解 (09:52) 17 技术实现 模型本地化加载 (08:23) 18 技术实现 模型图片预测 (07:19) 19 技术实现 模型softmax 预测结果 (09:38) 20 技术实现 Web服务搭建 (05:11) 21 技术实现 图片分类预测框架搭建 (08:58) 22 技术实现 图片分类API接口完成 (07:42) 23 技术实现 图片分类API接口功能优化 (07:41) 24 项目实战：垃圾分类 模型选择 (07:53) 25 项目实战：代码框架搭建1 (07:23) 26 项目实战：代码架构搭建2 (06:27) 27 项目实战：整体数据探测 (04:35) 28 项目实战：数据ImageFolder 格式转化 (11:12) 29 项目实战： 数据Dataloader批量加载和数据结构讲解 (12:10) 30 项目实战：模型参数功能定义 (11:31) 31 项目实战：基于迁移学习模型初始化 (15:08) 32 项目实战： 基于pre-trained 的model 调整类 (06:29) 33 项目实战： 模型训练和验证框架搭建 (05:37) 34 项目实战： CrossEntropyLoss和optimiz (07:45) 35 项目实战：训练方法定义1 (08:09) 36 项目实战：训练方法定义2 (09:44) 37 项目实战：模型评估方法定义 (09:07) 38 项目实战：训练方法定义3-进度条设置 (03:46) 39 项目实战：模型训练和验证主程序完成 (09:09) 40 项目实战：模型训练代码调试 (05:57) 41 项目实战：模型参数参数&运行模式设置&日志设置 (05:49) 42 项目实战：模型混淆矩阵方法定义 (09:36) 43 项目实战：模型checkpoint处模型训练方法定义 (07:19) 44 项目实战：CPU环境下模型训练和评估过程 (03:27) 45 项目实战：GPU环境下模型训练和在线预测服务 (08:08) 46 项目实战：在线服务代码讲解和postman方式在线预测 (08:58)
