PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目

itspxx · 发表于 2023-1-11 20:46:33

〖课程介绍〗:
      越来越多的科研及企业项目，会把PyTorch作为首选的深度学习框架。它容易上手，功能完善，不管是新入门学习还是上手实战项目，PyTorch都是非常优秀的工具。本课程以实践为目的，把深度学习概念及基础学习贯穿在几个实践项目中，荒川老师将带领你们进入PyTorch深度学习的世界，使用PyTorch将其一一实现。

〖课程目录〗:
      第1章课程导学
      3 节｜54分钟
      收起
      视频：
      1-1 课程导学
      试看
      22:49
      视频：
      1-2 深度学习如何影响生活
      试看
      13:33
      视频：
      1-3 常用深度学习框架
      17:38
      第2章课程内容整体规划
      4 节｜56分钟
      收起
      视频：
      2-1 环境安装与配置
      13:19
      视频：
      2-2 使用预训练的ResNet网络给图片分类（一）
      16:10
      视频：
      2-3 使用预训练的ResNet网络给图片分类（二）
      08:45
      视频：
      2-4 使用预训练的GAN网络把马变成斑马
      17:16
      第3章 PyTorch项目热身实践
      4 节｜58分钟
      收起
      视频：
      3-1 工业级数据挖掘流程（一）
      试看
      23:59
      视频：
      3-2 工业级数据挖掘流程（二）
      21:30
      视频：
      3-3 课程重难点技能分布
      05:15
      视频：
      3-4 课程实战项目简介
      07:00
      第4章 PyTorch基础知识必备-张量
      10 节｜126分钟
      收起
      视频：
      4-1 什么是张量
      14:07
      视频：
      4-2 张量的获取与存储（一）
      16:35
      视频：
      4-3 张量的获取与存储（二）
      15:40
      视频：
      4-4 张量的基本操作（一）
      08:30
      视频：
      4-5 张量的基本操作（二）
      16:04
      视频：
      4-6 张量中的元素类型
      06:56
      视频：
      4-7 张量的命名
      08:32
      视频：
      4-8 把张量传递到GPU中进行运算
      06:07
      视频：
      4-9 张量的底层实现逻辑（一）
      19:42
      视频：
      4-10 张量的底层实现逻辑（二）
      13:35
      第5章 PyTorch如何处理真实数据
      8 节｜104分钟
      收起
      视频：
      5-1 普通二维图像的加载（一）
      07:51
      视频：
      5-2 普通二维图像的加载（二）
      12:59
      视频：
      5-3 3D图像的加载
      12:30
      视频：
      5-4 普通表格数据加载
      14:53
      视频：
      5-5 有时间序列的表格数据加载
      16:50
      视频：
      5-6 连续值、序列值、分类值的处理
      13:45
      视频：
      5-7 自然语言文本数据加载
      19:45
      视频：
      5-8 本章小结
      05:04
      第6章神经网络理念解决温度计转换
      14 节｜228分钟
      收起
      视频：
      6-1 常规模型训练的过程
      11:04
      视频：
      6-2 温度计示数转换
      11:40
      视频：
      6-3 神经网络重要概念-损失
      12:40
      视频：
      6-4 PyTorch中的广播机制
      16:46
      视频：
      6-5 神经网络重要概念-梯度
      18:11
      视频：
      6-6 神经网络重要概念-学习率
      19:47
      视频：
      6-7 神经网络重要概念-归一化
      26:20
      视频：
      6-8 使用超参数优化我们的模型效果
      11:36
      视频：
      6-9 使用PyTorch自动计算梯度
      15:56
      视频：
      6-10 使用PyTorch提供的优化器
      15:32
      视频：
      6-11 神经网络重要概念-激活函数
      15:50
      视频：
      6-12 用PyTorch的nn模块搭建神经网络
      15:37
      视频：
      6-13 构建批量训练方法
      14:53
      视频：
      6-14 使用神经网络解决温度计示数转换问题
      21:23
      第7章使用神经网络区分小鸟和飞机图像
      21 节｜215分钟
      收起
      视频：
      7-1 CIFAR-10数据集介绍
      08:04
      视频：
      7-2 为数据集实现Dataset类
      08:42
      视频：
      7-3 为模型准备训练集和验证集
      11:00
      视频：
      7-4 借助softmax方法给出分类结果
      10:57
      视频：
      7-5 分类模型常用损失之交叉熵损失
      07:38
      视频：
      7-6 全连接网络实现图像分类
      25:53
      视频：
      7-7 对全连接网络的改进之卷积网络
      13:49
      视频：
      7-8 借助PyTorch搭建卷积网络模型
      15:39
      视频：
      7-9 卷积中的数据填充方法padding
      04:31
      视频：
      7-10 使用卷积提取图像中的特定特征
      08:00
      视频：
      7-11 借助下采样压缩数据
      07:53
      视频：
      7-12 借助PyTorch搭建卷积网络
      10:12
      视频：
      7-13 训练我们的分类模型
      10:05
      视频：
      7-14 训练好的模型如何存储
      01:47
      视频：
      7-15 该用GPU训练我们的模型
      08:59
      视频：
      7-16 优化方案之增加模型宽度-width
      08:55
      视频：
      7-17 优化方案之数据正则化-normalization（一）
      13:38
      视频：
      7-18 优化方案之数据正则化-normalization（二）
      16:55
      视频：
      7-19 优化方案之数据正则化-normalization（三）
      08:56
      视频：
      7-20 优化方案之增加模型深度-depth
      06:41
      视频：
      7-21 本章小结
      06:05
      第8章项目实战一：理解业务与数据
      14 节｜170分钟
      收起
      视频：
      8-1 肺部癌症检测的项目简介
      13:38
      视频：
      8-2 CT数据是什么样子
      07:22
      视频：
      8-3 制定一个解决方案
      08:40
      视频：
      8-4 下载项目中的数据集
      09:32
      视频：
      8-5 原始数据是长什么样子的
      08:22
      视频：
      8-6 加载标注数据
      22:19
      视频：
      8-7 加载CT影像数据
      07:51
      视频：
      8-8 数据坐标系的转换
      23:26
      视频：
      8-9 编写Dataset方法
      12:44
      视频：
      8-10 分割训练集和验证集
      09:27
      视频：
      8-11 CT数据可视化实现（一）
      16:43
      视频：
      8-12 CT数据可视化实现（二）
      15:13
      视频：
      8-13 CT数据可视化实现（三）
      09:43
      视频：
      8-14 本章小结
      04:55
      第9章项目实战二：模型训练与优化
      26 节｜380分钟
      收起
      视频：
      9-1 第一个模型：结节分类
      15:40
      视频：
      9-2 定义模型训练框架
      18:31
      视频：
      9-3 初始化都包含什么内容
      09:13
      视频：
      9-4 编写数据加载器部分
      07:02
      视频：
      9-5 实现模型的核心部分
      18:27
      视频：
      9-6 定义损失计算和训练验证环节（一）
      17:31
      视频：
      9-7 定义损失计算和训练验证环节（二）
      09:20
      视频：
      9-8 在日志中保存重要信息
      19:56
      视频：
      9-9 尝试训练第一个模型
      16:50
      视频：
      9-10 借助TensorBoard绘制指标曲线
      12:30
      视频：
      9-11 新的模型评估指标：F1score
      17:51
      视频：
      9-12 实现F1Score计算逻辑
      08:58
      视频：
      9-13 数据优化方法
      11:36
      视频：
      9-14 数据重复采样的代码实现
      15:49
      视频：
      9-15 数据增强的代码实现
      19:37
      视频：
      9-16 第二个模型：结节分割
      08:53
      视频：
      9-17 图像分割的几种类型
      07:05
      视频：
      9-18 U-Net模型介绍
      19:27
      视频：
      9-19 为图像分割进行数据预处理
      25:01
      视频：
      9-20 为图像分割构建Dataset类
      26:23
      视频：
      9-21 构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强
      11:16
      视频：
      9-22 Adam优化器和Dice损失
      11:27
      视频：
      9-23 构建训练流程
      18:26
      视频：
      9-24 模型存储、图像存储代码介绍
      05:50
      视频：
      9-25 分割模型训练及在TensorBoard中查看结果
      11:45
      视频：
      9-26 本章小结
      15:11
      第10章项目实战三：实现端到端的模型预测
      内容更新中
      第11章模型部署与课程总结

〖视频截图〗:

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xuanxuan170 · 发表于 2023-1-11 21:08:40

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luyao1233 · 发表于 2023-1-11 21:40:26

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Nokia · 发表于 2023-1-11 22:03:17

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bjchen0 · 发表于 2023-1-11 23:10:43

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z329725932 · 发表于 2023-1-11 23:50:53

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parkhunter · 发表于 2023-1-12 04:44:15

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prassein · 发表于 2023-1-12 09:17:03

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Start2Win · 发表于 2023-1-12 20:47:18

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张小风 · 发表于 2023-1-12 21:41:21

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