IP屬地：海南
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Task6：可解釋性分析1. torch-cam工具包：CAM熱力圖 CAM algorithm[http://www.reibang.com/p/62f4fc428...
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Task7：模型部署ONNX-ONNX Runtime部署 1. 部署ImageNet預訓練圖像分類模型 導出ONNX模型（把原生pytorch訓練得到的圖像分類模...
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Task5：測試集評估模型性能使用訓練好的圖像分類模型趣倾，預測測試集的所有圖像生宛，得到預測結(jié)果表格 1. 安裝配置環(huán)境 2. 構(gòu)建圖像分類數(shù)據(jù)集 3. 測試集圖像分類預測結(jié)果 4...
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Task4：新圖片宛乃、新視頻預測使用task3訓練好的圖像分類模型迫肖，對新圖像進行預測 1. 安裝配置環(huán)境 2. 預測新圖像 3. 預測視頻文件 使用訓練好的圖像分類模型對視頻文...
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Task3：遷移學習微調(diào)訓練1. 安裝配置環(huán)境 2. 準備圖像分類數(shù)據(jù)集 3. 使用遷移學習微調(diào)异赫，訓練出圖像分類模型 在自己的圖像分類數(shù)據(jù)集上泊业，使用ImageNet預訓練圖...
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Task2：預訓練模型預測注意颅眶，ImageNet 1000類中并不包含“西瓜” 1. 安裝配置環(huán)境 2. 預測單張圖像 banana 99.7763zu...
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Task1：構(gòu)建自己的圖像分類數(shù)據(jù)集圖像分類：input圖像——>output每個類別的概率 數(shù)據(jù)集的質(zhì)量直接決定算法的質(zhì)量訓練集和測試集文件夾數(shù)相同油讯，并且圖片沒有交集 1. 安裝...
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Task7: LIME&shap algorithm基于shapley值的機器學習可解釋性分析 shapley值：當多人聯(lián)盟博弈時详民，某人加入組織，對最終博弈決策帶來的邊際貢獻陌兑；某一個特征引入時沈跨，對...
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Task5: CAM&Captum algorithm1.Captum工具包 https://github.com/frgfm/torch-cam[https://github.com/frgfm/...