本文主要是介绍【项目实战课】基于ResNet的生活用品多标签图像分类实战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于ResNet的多标签图像分类实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。
本次主题
目前有很多关于多标签的学习算法，依据解决问题的角度，这些算法可以分为两大类：一是基于问题转化的方法，二是基于算法适用的方法。基于问题转化的方法是转化问题数据，使之可以应用现有算法；基于算法适用的方法是指针对某一特定的算法进行扩展，从而能够处理多标记数据，改进算法，适用数据。
本次我们使用第二类方法，来给大家实现一个多标签分类实战案例，本次课程经过剪辑后的总时长为124分钟，定价为49元，各部分课程内容与时长如下：
部分 | 内容 | 时长(分钟) |
No.1 | 多标签分类及算法简介 | 28 |
No.2 | 数据集制作及读取 | 35 |
No.3 | 模型训练 | 45 |
No.4 | 模型测试 | 16 |
下面我们来简单看一下各部分的内容：
第1部分：多标签分类简介，讲解多标签图像分类简介，面临的挑战与难点，经典网络结构及算法，本部分内容可以免费收听。
第2部分：数据集制作与读取，包括数据集介绍，构建标签，多标签文件的构建，数据集读取，模型搭建等，本部分内容可以免费收听。
第3部分：模型训练，包括训练及验证函数的解读。
第4部分：模型测试，使用训练好的模型，对新的图片进行模型测试。
下图是算法原理与测试结果图：
本次课程讲师为郭冰洋，技术社区《有三AI》专栏作者，课程讲师，目前于东北大学软件学院攻读博士学位。主要研究领域为图像分割、缺陷检测、弱监督学习、小样本学习等。
如何订阅
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课程详情如下：
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更多实战课内容
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实战课讲师招募
为了进一步丰富有三AI生态的实战内容，欢迎有经验，有能力的讲师报名成为平台讲师：
讲师要求如下：
(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。
(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。
(3) 有三AI已有生态成员优先。
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