【项目实战课】人人免费可学，基于ResNet的生活垃圾图像分类实战

欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于ResNet的生活垃圾图像分类实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。

本次主题

图像分类是计算机视觉领域里最基础的问题，要解决的就是给定一个图像，正确给出该图像所属的类别。如何做好图像分类任务，关系到大家能否正确顺利地入门、如何学习接下来更加高阶的内容。

本次我们来给大家实现一个非常经典的图像分类实战案例，内容很详细，非常适合新手朋友们，本次课程是免费课程，经过剪辑后的总时长约为130分钟，各部分课程内容与时长如下：

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目简介，讲解所使用的数据集。

第2部分：数据集制作与读取，包括数据集的分析，预处理，以及数据类的定义，数据读取等，本部分内容约70分钟。

第3部分：模型搭建和训练，本部分内容约20分钟。

第4部分：模型测试，使用训练好的模型，对新的图片进行模型测试。

下图是测试结果展示：

第5部分：模型调优，对比迁移学习与数据增强训练方法对模型的改进效果。

本次课程讲师为鲁健恒，大学老师，有三AI线上与线下课程讲师，《深度学习之模型设计》系列课程主讲人，SCI期刊IEEE ACCESS审稿人。专注于计算机视觉与人工智能领域，近期围绕人工智能领域，拥有4个发明专利授权，2个实用新型专利授权，以及1个软件著作权。

如何订阅

我们的视频课全部在小鹅通平台，可以使用手机APP鹅学习或者直接在网页进行登录，内容试听以及订阅请直接扫如下二维码：

课程详情如下：

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更多实战课内容

更多的项目实战课内容，请大家参考我们的项目实战课程合集，如下：

课程相关问题答疑，请联系微信-坨坨瑜进项目实战群：

实战课讲师招募

为了进一步丰富有三AI生态的实战内容，欢迎有经验，有能力的讲师报名成为平台讲师：

讲师要求如下：

(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。

(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。

(3) 有三AI已有生态成员优先。

实战课的收入与平台采取固定分成的方式，具体细节可在内容组了解详情，报名请联系微信-坨坨瑜提交简历，或直接联系有三本人。

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原文地址：https://blog.csdn.net/hacker_long/article/details/125631127