目录第一章：预备知识 1.1 深度学习环境配置 1.2 Pytorch基础使用介绍 1.3 自动求梯度 1.4 线性回归-小试身手 1.5 初识图像分类：MNIST分类实战第二章：图像分类入门 2.1 数据读取与数据扩增 2.2 图像分类介绍 2.3 模型训练与验证 2.4 天池CV入门赛实战街景字符识别baseline讲解比赛方案与优化技巧总结附录A torchvision.transforms速查表第三章目标检测入门前言 3.1 目标检测基本概念 3.2 目标检测数据集VOC 3.3 锚框 3.4 模型结构 3.5 损失函数 3.6 训练与测试第四章: 图像分割入门推进中... 第五章: 生成式对抗网络入门前言 5.1 初识生成对抗网络 5.

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