计算机视觉技能干货分享——Pytorch图像分类系列教程

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了计算机视觉技能干货分享——Pytorch图像分类系列教程。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么是计算机视觉?

计算机视觉(Computer Vision,CV)是指研究如何使电脑从各种输入(如图像、视频)中捕获、分析和处理信息,并在人类可理解的形式上展示出来。它包括目标检测、图像分割、图像跟踪、图像风格化、人脸识别等多个子领域。它的发展始于20世纪60年代,经历了多次革命,目前已成为当今计算机技术应用的热门方向。

为什么要学习计算机视觉?

作为一个程序员,应该对计算机视觉技术及其相关算法有一定的了解。如果你想掌握图像处理、分析、统计、机器学习等技能,那么计算机视觉是必不可少的一环。另外,如果你的工作涉及到图像处理、计算机视觉方面的知识,那么你就会受益匪浅。

Pytorch是什么?

PyTorch是一个开源的Python库,它提供了一个用于构建和训练神经网络的统一接口。它可以用来进行数据加载、模型定义、优化器配置、损失函数定义等等。Pytorch支持GPU加速,通过这种方式就可以让我们用GPU计算来提升速度,进而实现更快的模型训练。因此,基于Pytorch的图像分类系列教程将会重点放在Pytorch这个强大的框架上。

2.基本概念术语说明

一、图像分类任务

给定一张待分类的图像,我们的目标就是区分该图像属于哪个类别。计算机视觉领域里的图像分类,一般有两种策略:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-739765.html

  1. 基于手工特征的分类:这种方法通常称为“模板匹配”或“模式分类”,需要设计一些规则或者模板,然后通过查找这些模板在整幅图像中的位置来

到了这里,关于计算机视觉技能干货分享——Pytorch图像分类系列教程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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