深度学习在图像处理中的应用（学习总结）

前言

• 本人为20级人工智能本科生，本项目是我对平时课上所学及课外自学的总结整理，总结的同时也希望能帮助到更多的小伙伴。
• 本总结基于PyTorch完成
• 课业还在继续，总结还在进行中

环境配置

软件环境：

• MiniConda 3 (虚拟环境)
• Python 3.10.13
• VSCode (IDE)
• CUDA 12.1.0
• cuDNN 8.9.5
• PyTorch 2.1.1+cu121
• torchvision 0.16.1+cu121
• torchsummary 1.5.1

硬件环境：

• Intel(R) Core(TM) i7-10750H CPU
• 内存：16G
• NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti
• 显存：4G

总结目录

• Image_Classification（图像分类）

  • PyTorch-创建图像分类工程的过程总结（完成）
  • LeNet （实现）
  • VGG-Net（实现）

• Image_Segmentation （图像分割）

  • PyTorch-创建图像分割工程过程总结 （更新中）
  • U-Net （实现）
  • FCN_8s （更新中）