深度学习实战项目¶

本目录包含深度学习的实战项目，通过动手实践巩固理论知识。

项目列表¶

项目	说明	难度
01-图像分类实战	CNN图像分类完整流程	⭐⭐
02-目标检测实战	目标检测模型训练与部署	⭐⭐⭐
03-文本生成实战	RNN/LSTM文本生成	⭐⭐
04-GAN图像生成实战	生成对抗网络实践	⭐⭐⭐

学习路径¶

Text Only

图像分类 → 目标检测
    ↓
文本生成 → GAN图像生成

项目特点¶

图像分类实战¶

数据集准备与增强
模型选择与训练
迁移学习应用

目标检测实战¶

标注工具使用
检测模型训练
评估指标分析

文本生成实战¶

序列模型构建
文本预处理
生成策略优化

GAN图像生成实战¶

生成器与判别器设计
训练稳定性技巧
图像质量评估

学习建议¶

循序渐进：按难度顺序完成项目
理解原理：不要只跑代码，理解每一步的作用
动手修改：尝试修改参数和结构，观察效果变化
记录实验：养成记录实验结果的习惯

环境准备¶

Bash

# 基础依赖
pip install torch torchvision
pip install numpy matplotlib
pip install tensorboard

# 可选依赖
pip install albumentations  # 数据增强
pip install wandb# 实验跟踪

相关资源¶