前言

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項目實踐的問題，有三AI前段時間推出了《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項目實踐基礎知識并進行代碼實踐，該課程介紹如下：

【視頻課】一課長期掌握深度學習圖像分類各種問題，配套導師永久答疑群

本次課程介紹

本次直播課程內容是對上述課程的內容補充，本次要講解的內容包括兩個實戰任務：

第1個：生活用品多標簽圖像分類實戰，講述多標簽分類簡介與經典算法介紹、多標簽數據轉換，網絡模型搭建。

第2個：基于血紅細胞的圖像分類性能提升技巧詳解，

講述學習率調整策略，模型融合，TTA增強測試，遷移學習等。

在課程中老師會使用通俗易懂的語言幫助大家理解涉及的知識點。

課程大綱

項目數據集示意圖如下：

其中，項目1主要以標簽轉化的方式對多標簽圖像分類任務進行解決。項目2則以血紅細胞數據集為依托，旨在講解關于提升分類性能的相關操作。

課程采用理論加Pytorch實戰的方式進行講解，在代碼實戰階段，課程還會提供實戰所需的代碼和數據集，并且會對代碼進行逐行講解，讓你對代碼有個深刻的理解。

課程具體安排如下：

深度學習之圖像分類-實戰篇

_	時間	章節
_	2021.1.10 周日	生活用品多標簽圖像分類實戰
_	第1節 第2節 第3節	多標簽分類簡介 經典算法介紹 實戰部分
	_	基于血紅細胞的圖像分類性能提升技巧詳解
	第1節 第2節 第3節 第4節 第5節 第6節	基礎功能實現分類 性能提升技巧簡介 學習率調整策略 模型融合 TTA增強測試 遷移學習

講師介紹

郭冰洋，東北大學軟件學院博士，專注于圖像分類、分割以及三維重建等領域，發表相關論文兩篇。擔任有三AI公眾號圖像分類專欄作者，所寫的專欄文章如下：

【完結】16篇圖像分類干貨文章總結，從理論到實踐全流程大盤點！

于公眾號及知乎撰寫相關文章二十余篇，多次參與錄制圖像分類課程并開設直播訓練營。

費用以及報名方式

訂閱本課程的方法有三個：

其一：一次性訂閱《深度學習之圖像分類：理論實踐篇》課程專欄，本專欄會涵蓋所有圖像分類相關的理論和實踐內容，推薦想要系統性學習圖像分類任務的朋友訂閱，越早訂閱越劃算，隨著內容增加本專欄會漲價，專欄鏈接如下：

其二：單獨訂閱本次直播課程，本次直播的兩個鏈接如下：

關于課程有任何問題可以添加“有三AI小助手”微信號咨詢，微信號為Alice-girll

同時歡迎有在深度學習領域有沉淀積累的同學加入有三AI生態，讓更多人受益！

有三AI直播間

有三AI直播間是有三AI在線視頻課與直播課的唯一官方平臺，2021年預期將上線超過30門課程，歡迎大家及時關注相關內容。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【直播课】图像分类竞赛技巧与多标签分类实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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