《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》札记.docx

《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》读书札记
目录
一、基础知识篇..............................................3
二、PyTorch入门篇...........................................4
三、深度学习模型篇..........................................5
3.1循环神经网络.........................................6
3.1.1RNN的基本结构与工作原理..........................7
3.1.2常见的RNN变体及应用..............................9
3.2卷积神经网络........................................10
3.2.1CNN的基本结构与工作原理.........................11
3.2.2常见的CNN架构及应用.............................13
3.3自编码器与生成对抗网络..............................14
3.3.1自编码器的原理与实现............................16
3.3.2GAN的原理与实现.................................17
四、计算机视觉篇...........................................18
4.1目标检测............................................19
4.1.1目标检测的基本概念..............................21
4.1.2常见的目标检测算法..............................22
4.2图像分割............................................24
4.2.1图像分割的基本概念..............................25
4.2.2常见的语义分割算法..............................27
4.3人脸识别............................................28
4.3.1人脸识别技术概述................................29
4.3.2常见的人脸识别算法..............................31
五、实战案例篇.............................................32
5.1图像分类............................................34
5.1.1CIFAR10数据集简介...............................36
5.1.2利用PyTorch实现图像分类.........................37
5.2目标追踪............................................37
5.2.1目标追踪的基本概念..............................39
5.2.2常见的目标追踪算法..............................41
5.3人脸验证............................................42
5.3.1人脸验证技术概述................................43
5.3.2常见的人脸验证算法..............................45
六、总结与展望.............................................46
6.1读书总结............................................47
6.1.1重点知识点回顾..................................48
6.1.2实践经验分享....................................49
6.2未来展望............................................51
6.2.1PyTorch的未来发展趋势...........................51
6.2.2计算机视觉领域的挑战与机遇......................52
一、基础知识篇
在深入探讨