【直播课】图像分类竞赛技巧与多标签分类实战

前言

对于刚接触深度学习计算机视觉的初学者来说，图像分类问题是最常见的问题，如何做好图像分类任务，关系到大家能否正确顺利地入门、读了许多论文，可能仍然不懂代码如何实现、跑了代码，仍旧不懂如何运用图像分类方法到自己项目中。

为了帮助初学者解决入门项目实践的问题，有三AI前段时间推出了《深度学习之图像分类-理论实践篇》课程，让你以最短的时间掌握深度学习图像分类的项目实践基础知识并进行代码实践，该课程介绍如下：

【视频课】一课长期掌握深度学习图像分类各种问题，配套导师永久答疑群

本次课程介绍

本次直播课程内容是对上述课程的内容补充，本次要讲解的内容包括两个实战任务：

第1个：生活用品多标签图像分类实战，讲述多标签分类简介与经典算法介绍、多标签数据转换，网络模型搭建。

第2个：基于血红细胞的图像分类性能提升技巧详解，

讲述学习率调整策略，模型融合，TTA增强测试，迁移学习等。

在课程中老师会使用通俗易懂的语言帮助大家理解涉及的知识点。

课程大纲

项目数据集示意图如下：

其中，项目1主要以标签转化的方式对多标签图像分类任务进行解决。项目2则以血红细胞数据集为依托，旨在讲解关于提升分类性能的相关操作。

课程采用理论加Pytorch实战的方式进行讲解，在代码实战阶段，课程还会提供实战所需的代码和数据集，并且会对代码进行逐行讲解，让你对代码有个深刻的理解。

课程具体安排如下：

深度学习之图像分类-实战篇

讲师介绍

郭冰洋，东北大学软件学院博士，专注于图像分类、分割以及三维重建等领域，发表相关论文两篇。担任有三AI公众号图像分类专栏作者，所写的专栏文章如下：

【完结】16篇图像分类干货文章总结，从理论到实践全流程大盘点！

于公众号及知乎撰写相关文章二十余篇，多次参与录制图像分类课程并开设直播训练营。

费用以及报名方式

订阅本课程的方法有三个：

其一：一次性订阅《深度学习之图像分类：理论实践篇》课程专栏，本专栏会涵盖所有图像分类相关的理论和实践内容，推荐想要系统性学习图像分类任务的朋友订阅，越早订阅越划算，随着内容增加本专栏会涨价，专栏链接如下：

其二：单独订阅本次直播课程，本次直播的两个链接如下：

关于课程有任何问题可以添加“有三AI小助手”微信号咨询，微信号为Alice-girll

同时欢迎有在深度学习领域有沉淀积累的同学加入有三AI生态，让更多人受益！

有三AI直播间

有三AI直播间是有三AI在线视频课与直播课的唯一官方平台，2021年预期将上线超过30门课程，欢迎大家及时关注相关内容。

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