欢迎来到 PyTorch 计算机视觉教程页面！这里我们将介绍如何使用 PyTorch 进行计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测和图像分割等。
教程列表
安装 PyTorch
在开始之前，您需要安装 PyTorch。您可以根据您的操作系统和硬件配置，在 PyTorch 官网 安装 PyTorch。
基础概念
在开始使用 PyTorch 进行计算机视觉之前，您需要了解以下基础概念：
- 神经网络：神经网络是计算机视觉的核心。
- 卷积神经网络（CNN）：CNN 是用于图像识别的神经网络。
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值和真实值之间的差异。
图像分类
图像分类是将图像分类到预定义类别的过程。以下是一些流行的图像分类任务：
- MNIST 手写数字识别
- CIFAR-10 图像分类
目标检测
目标检测是识别图像中的对象并定位它们的位置。以下是一些流行的目标检测模型：
- SSD
- YOLO
- Faster R-CNN
图像分割
图像分割是将图像分割成多个部分的过程。以下是一些流行的图像分割任务：
- 语义分割
- 实例分割
资源链接
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