【技术干货】3天高效入门计算机视觉之卷积神经网络 |LeNet5架构复现|PyTorch

菜菜TsaiTsai

Parts

  1. P1 · Day 1 01 课程目标与必备基础
  2. P2 · Day 1 02 认识计算机视觉：视觉领域的三大误区
  3. P3 · Day 1 03 图像与视频数据的基本表示方法
  4. P4 · Day 1 04 图像高度、宽度、色彩与通道
  5. P5 · Day 1 05 计算机视觉常用的4大类通道
  6. P6 · Day 2 01 卷积操作的本质
  7. P7 · Day 2 02 卷积操作用于边缘检测
  8. P8 · Day 2 03 卷积操作遇见深度学习
  9. P9 · Day 2 04 卷积层的关键参数 - 卷积核kernel_size
  10. P10 · Day 2 05 in_channels与out_channels
  11. P11 · Day 3 01 使用PyTorch实现卷积层
  12. P12 · Day 3 02 步长与含步长的特征图尺寸计算
  13. P13 · Day 3 03 填充与含填充的特征图尺寸计算
  14. P14 · Day 3 04 池化层
  15. P15 · Day 3 LeNet5架构复现
Description 
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