深度学习计算机视觉实战教程：从入门到项目部署

夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/69be16404105

课程概览

#

深度学习在计算机视觉领域取得了革命性突破，从自动驾驶到医疗影像分析，从人脸识别到工业质检，CV技术已经渗透到各行各业。然而，许多初学者在掌握了理论基础后，面临实战经验不足、项目不知如何落地的困境。

本套《深度学习计算机视觉实战教程》正是为解决这一问题而设计。资源包含完整的视频课程、代码仓库、预训练模型和配套数据集，覆盖从环境搭建到最终项目部署的全流程。

核心内容

#

• 图像分类实战：使用PyTorch构建ResNet、EfficientNet等经典模型，完成猫狗分类、花卉识别等任务。
• 目标检测实战：通过YOLOv8、Faster R-CNN实现物体检测，包含自定义数据集标注训练。
• 语义分割实战：使用UNet、DeepLabV3进行图像分割，适用于医疗影像、自动驾驶场景。
• 模型部署：将训练好的模型转换为ONNX/TensorRT，并部署到云端或边缘设备。
• 项目实战：完整构建一个人脸识别门禁系统，涵盖数据采集、模型训练、前后端整合。

适合人群

#

• 有一定Python和深度学习基础，想提升CV实战能力的同学
• 准备从事计算机视觉相关工作或竞赛的开发者
• 希望将AI技术应用到实际产品中的工程师

资源特色

#

• 手把手代码讲解，每行代码都有注释
• 提供预训练权重，无需从头训练即可快速验证
• 配套数据集可直接用于训练，包含经典的ImageNet子集、COCO子集以及自建数据集
• 课后作业与答疑社区，互动学习效果更佳

立即点击下方按钮获取整套资源，开启你的计算机视觉实战之旅。