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Tommy in Tongji
75eb11423d
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11 months ago | |
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| 关键点检测 | 11 months ago | |
| 图像分类 | 11 months ago | |
| 实例分割 | 1 year ago | |
| 目标检测 | 1 year ago | |
| 语义分割 | 1 year ago | |
| README.md | 1 year ago | |
README.md
子豪兄带你两天搞定AI毕业设计
标注自己的数据集，训练、评估、测试、部署自己的人工智能算法
作者：同济子豪兄 https://space.bilibili.com/1900783
代码测试云GPU环境：GPU RTX 3060、CUDA v11.2
本教程的数据集、代码、视频，倾注了子豪兄大量时间和心血。如果知识付费，卖两三千并不为过，但本着开源分享精神，全部免费开源，但仅可用于教学、科研、科普等非盈利用途，并需在转载引用时注明出处。
图像分类
构建自己的图像分类数据集
收集图像、下载样例数据集，删除系统多余文件，划分训练集、测试集，统计图像尺寸、比例分布、拍照地点位置分布，统计各类别图像数量
https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1T7rw
【Pytorch】ImageNet预训练图像分类模型预测
使用Pytorch自带的预训练图像分类模型，分别对单张图像、视频、摄像头实时画面运行图像分类预测
https://www.bilibili.com/video/BV1qe4y1D7zD
【Pytorch】迁移学习Fine-tuning训练自己的图像分类模型
https://www.bilibili.com/video/BV1Ng411C7WY
【Pytorch】用训练得到的pytorch图像分类模型，识别图像、视频、摄像头画面
https://www.bilibili.com/video/BV12d4y1P7xz
测试集评估
计算各类别分类评估指标，绘制混淆矩阵、PR曲线、ROC曲线。
https://www.bilibili.com/video/BV1bP411j7NK
测试集语义特征降维可视化
抽取Pytorch训练得到的图像分类模型中间层的输出特征，作为输入图像的语义特征。计算测试集所有图像的语义特征，使用t-SNE和UMAP两种降维方法降维至二维和三维，可视化。
https://www.bilibili.com/video/BV1VB4y1z7xN
可解释性分析、显著性分析
CAM热力图系列算法：https://www.bilibili.com/video/BV1JG4y1s74x
答疑交流群
单目标追踪（蜜蜂追踪）
https://www.bilibili.com/video/BV1za411Y7Zm
视频人流量计数+足迹追踪
https://www.bilibili.com/video/BV1za411Y7Zm
大模型摘要生成
https://www.bilibili.com/video/BV1W44y1g7cB
CycleGAN图像风格迁移
https://www.bilibili.com/video/BV1wv4y1T71F
OCR文字识别
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