深度学习实战：“轻量级“图像分类模型概述

彭靖田 2023-01-13 01:50:50

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liuyunfuzju 2021-03-23

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这个课件下载的压缩包不是这节课的。。。哪里有地址可以下啊

Python深度学习实践：如何构建你的图像分类器作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：深度学习，图像分类，卷积神经网络，Python实践，TensorFlow，Keras 1.

在计算机视觉领域，图像分类一直是最基础也是最重要的任务之一。本文将详细介绍如何使用VGG-16网络架构实现猫狗二分类，从环境配置到模型部署，为读者提供一个完整的深度学习项目实战指南。- **深度学习框架**: TensorFlow 2.x- **模型架构**: 轻量级VGG-16- **数据处理**: Keras数据预处理- **可视化**: Matplotlib, Seaborn。

在当今数字化时代，深度学习已经彻底改变了图像识别领域。通过模拟人脑的神经网络结构，深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在处理图像数据方面显示出了前所未有的能力。CIFAR数据集作为机器学习领域内的一个经典图像识别基准，其包含的60000张32x32像素的小图片涵盖了飞机、猫、狗等10个类别，是研究和验证图像识别算法的经典测试平台。

darknet-master是一个开源的深度学习框架，由Joseph Redmon首次发布。它以其简洁的代码、高效的运行以及对资源的低需求而闻名。darknet特别适用于进行实时目标检测和图像识别，被广泛应用于科研、工业生产和教育等领域。深度学习网络架构是构建深度学习模型的基础。每个网络架构都是基于不同问题和数据集特点设计的。随着技术的发展，涌现了许多经典的网络架构。以下是一些常见的深度学习网络架构类型：卷积神经网络（CNNs）：主要用于图像处理任务，例如图像分类、目标检测等。

本项目优化 ShuffleNet 以适配边缘设备（Jetson Nano、树莓派），提升 图像分类 任务效率。通过模型剪枝、Ghost Conv、量化（INT8）、TensorRT 部署，推理速度提升 3~5 倍。结合 NAS 自动优化和多任务学习，支持智能监控、AIoT、无人机视觉，实现低功耗高效推理。

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