深度学习计算机视觉实战：从原理到应用

深度学习计算机视觉实战从原理到应用1. 背景与动机计算机视觉是深度学习最成功的应用领域之一从图像分类到目标检测、语义分割深度学习模型在各项任务中都取得了突破性进展。2. 核心任务2.1 图像分类import torch import torch.nn as nn from torchvision import models # 使用预训练 ResNet model models.resnet50(pretrainedTrue) model.fc nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)2.2 目标检测from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn model fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrainedTrue) model.eval() # 推理 predictions model(images)2.3 语义分割from torchvision.models.segmentation import deeplabv3_resnet50 model deeplabv3_resnet50(pretrainedTrue) output model(input_tensor)[out]3. 数据增强from torchvision import transforms train_transform transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ColorJitter(brightness0.2, contrast0.2), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean[0.485, 0.456, 0.406], std[0.229, 0.224, 0.225]) ])4. 实战案例自定义数据集训练from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from PIL import Image import os class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transformNone): self.root_dir root_dir self.transform transform self.images os.listdir(root_dir) def __len__(self): return len(self.images) def __getitem__(self, idx): img_path os.path.join(self.root_dir, self.images[idx]) image Image.open(img_path).convert(RGB) if self.transform: image self.transform(image) return image, label5. 模型优化5.1 学习率调度from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR scheduler CosineAnnealingLR(optimizer, T_max100)5.2 混合精度训练from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler GradScaler() with autocast(): outputs model(inputs) loss criterion(outputs, targets) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update()6. 结论计算机视觉任务需要结合合适的模型架构、数据增强和训练技巧。通过迁移学习和优化策略可以在有限的数据和计算资源下获得良好的性能。