🎯 PyTorch Vision 开源教程

欢迎来到 PyTorch Vision 教程！本教程将带你探索如何使用 PyTorch 框架进行计算机视觉开发，涵盖图像分类、目标检测、图像分割等经典任务。

🧠 核心功能

  1. 图像预处理
    使用 torchvision.transforms 快速实现数据增强与标准化。

    image_preprocessing

  2. 模型构建
    通过 torchvision.models 直接调用预训练模型（如 ResNet、YOLO），或自定义网络结构。

    model_building

  3. 训练与优化
    配合 torch.optim 和 torch.nn 实现高效训练，支持分布式学习。

    training_optimization

📌 应用案例

  • 图像分类：手写数字识别（MNIST）、CIFAR-10 数据集实战
  • 目标检测：使用 Faster R-CNN 或 SSD 检测物体
  • 图像分割：语义分割任务（如 Cityscapes）

🔗 如需深入学习 PyTorch 的基础用法，可访问 PyTorch官方教程。

📘 扩展阅读

💡 小贴士：在深度学习中，数据预处理和模型选择是关键步骤，建议从简单任务入手逐步进阶！