引言

• 简要介绍计算机视觉（CV）的应用场景和技术价值
• PyTorch在深度学习领域的优势及适用性
• 文章目标：从零实现一个完整的CV模型（如分类、检测等）

环境配置与工具准备

• PyTorch安装指南（CPU/GPU版本）
• 辅助工具库：TorchVision、OpenCV、Matplotlib等
• 开发环境建议（Jupyter Notebook或IDE）

数据准备与预处理

• 常用CV数据集介绍（MNIST、CIFAR-10、ImageNet等）
• 数据加载与Dataset类实现
• 数据增强技术（旋转、裁剪、归一化等）
• 数据分批处理（DataLoader的使用）

模型搭建基础

• PyTorch核心模块：nn.Module、nn.Sequential
• 卷积神经网络（CNN）基础结构解析
• 自定义网络层的实现（卷积、池化、全连接等）
• 激活函数与归一化层的选择（ReLU、BatchNorm）

完整模型实现示例

• 以图像分类任务为例（如ResNet简化版）
• 代码示例：

  import torch.nn as nn
  
  class SimpleCNN(nn.Module):
      def __init__(self):
          super().__init__()
          self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
          self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
          self.fc = nn.Linear(16 * 16 * 16, 10)  # 假设输入为32x32图像
  
      def forward(self, x):
          x = self.pool(nn.ReLU()(self.conv1(x)))
          x = x.view(-1, 16 * 16 * 16)
          x = self.fc(x)
          return x
  

训练与优化

• 损失函数选择（交叉熵损失）
• 优化器配置（SGD、Adam）
• 训练循环实现（前向传播、反向传播、参数更新）
• 学习率调整策略（如StepLR）

模型评估与调试

• 验证集性能监控
• 常见指标：准确率、混淆矩阵
• 过拟合应对方法（Dropout、L2正则化）
• 可视化工具：TensorBoard或训练曲线绘制

进阶技巧与部署

• 迁移学习实践（预训练模型微调）
• 模型保存与加载（.pt或.pth文件）
• ONNX格式导出与轻量化部署

总结与扩展

• 关键知识点回顾
• 后续学习方向（目标检测、分割等）
• 参考资源与社区推荐

备注：可根据实际需求调整任务类型（如目标检测改用YOLO或Faster R-CNN框架），或增加分布式训练、混合精度训练等高级内容。