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• 准备工作
• 安装
  • 最佳示例
  • 问题解答
• Benchmark and model zoo
  • 常规设置
  • Backbone 模型
  • 方法
    • MCL
    • PMG

• 1：在标准数据集上训练已有模型
  • 已有模型
  • 准备标准数据集
  • 训练模型
  • 测试模型
• 2: 在标准数据集上训练自定义模型
  • 准备数据集
  • 准备自定义模型
    • 1.定义一个新的编码器（以xxx为例）
    • 2.导入模块
  • 准备配置文件
  • 训练新模型
  • 测试新模型

• 教程 1: 学习接口文件
  • 模型构建
  • 模型评估
  • 模型保存
  • 模型更新
  • API的应用
• 教程 2: 学习配置文件
  • 配置文件结构
  • 关于配置的举例
• 教程 3: 学习标准文件
  • 基础的损失函数
  • 互信道损失函数
  • 工具
  • Criterion标准的应用
    • 为训练过程建立损失函数
    • 计算损失函数
    • 定义前向传播
• 教程 4: 学习数据集加载文件
  • FGVC数据集
• 教程 5: 学习评价指标文件
  • 准确率Accuracy
  • 精确率Precision
  • 召回率Recall
  • 举例
    • 为评估构建度量标准
    • 评估FGVC模型
    • 准确率的输出
• 教程 6: 学习模型文件
  • Backbone
    • ResNet
    • VGG
    • 举例
  • Encoders
    • 全局平均池化
    • 全局最大池化
    • Max pooling 2d
    • 举例
  • Necks
    • Multi-scale Convolution neck
    • 举例
  • Heads
    • Classifier_1FC
    • Classifier_2FC
    • 举例
  • Sotas
    • 举例
  • 构建一个模型
    • 举例说明构建模型的过程
• 教程 7: 学习转换文件
  • 举例

• Learn about utils
  • 解释器
    • 举例
  • 记录器
    • 举例
  • 学习率表
    • 举例
  • 更新策略
    • 举例
  • 可视化

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