課程介紹

對于剛接觸深度學習計算機視覺的初學者來說，圖像分類問題是最常見的問題，如何做好圖像分類任務，關系到大家能否正確順利地入門、讀了許多論文，可能仍然不懂代碼如何實現、跑了代碼，仍舊不懂如何運用圖像分類方法到自己項目中。

為了幫助初學者解決入門難的問題，有三AI推出《深度學習之圖像分類-理論實踐篇》課程，讓你以最短的時間掌握深度學習圖像分類的基礎知識并進行代碼實踐。

另一方面，圖像分類問題看起來簡單，但是并不簡單，其中細粒度分類，半監督與無監督圖像分類，零樣本分類問題是屬于非常前沿的內容，值得掌握。

我們圖像分類課程的大綱如下：

本系列課程有以下幾個特點：

(1)?內容非常完備。涵蓋了深度學習之圖像分類的各個研究方向，如圖像分類基礎、多類別圖像分類、細粒度圖像分類，多標簽圖像分類，弱監督圖像分類，零樣本圖像分類等，既有足夠的寬度，也具備有足夠的深度。

(2) 實踐非常豐富。本次課程中一共已經包含了4個實踐案例，分別為人臉表情分類實戰，動物細粒度分類實戰，生活用品多標簽圖像分類實戰，基于血紅細胞的圖像分類競賽技巧，從4大方向基于Pytorch實戰來詳解圖像分類任務實踐。

本次課程更新

之前我們說過，本平臺所有課程的內容動態更新，并且已訂閱的同學可以享受免費更新。本課程要詳解整個圖像分類領域的問題，因此隨著該領域技術的發展，會進行更新！這次，今年該課程理論內容的更新就來了！本次由言有三本人錄制，共6部分更新的內容，共計約4小時，包括：

(1) 圖像基礎講解，包括問題定義，數據集，評估方法與優化目標，約45分鐘。

(2)?多類別圖像分類問題講解，包括問題定義，基礎模型，多類別分類問題難題，約45分鐘，約40分鐘。

(3) 細粒度圖像分類問題講解，包括問題定義，強監督與弱監督細粒度分類模型，約30分鐘。

(4) 多標簽圖像分類問題講解，包括問題定義，多標簽分類的解決思路，約20分鐘。

(5) 弱監督與無監督圖像分類問題講解，包括問題定義，典型弱監督，典型無監督模型，典型自監督解決思路，約30分鐘。

(6) 零樣本圖像分類問題講解，包括問題定義，零樣本模型的分類與各自的特點，約15分鐘。

如何獲得本課程

本課程內容在有三小鵝通平臺，獲取方法有幾個。

(1) 直接訂閱《深度學習之圖像分類—理論實踐篇》視頻專欄。

(2)?訂閱《深度學習CV基礎理論與實踐（分類分割檢測）》視頻專欄，該專欄包括圖像分類，目標檢測，圖像分割共3部分CV基礎的內容，介紹可看：

【視頻課】如何真正夯實CV基礎，超40小時視頻+10大Pytorch CV實踐案例助你攻略CV三大基礎任務

(3) 有三AI夏季劃成員會自動獲得本課程，關于夏季劃的介紹參考如下：

【CV夏季劃】告別入門，提升眼界，從掌握最有價值的那些CV方向開始

我們為本課程配套了相關的答疑服務群，所有購買了課程的用戶，可以憑借購買截圖，聯系小助手微信（微信號Alice-girll），獲得在圖像分類任務方向的永久答疑服務。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】图像分类最新内容来了（言有三录制6大理论部分讲解）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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