业务背景
1、公司内部需求，判断输入图像所属的类别（色情、暴力、正常等）
2、基于判断的类型，输入后续流程（如目标检测、图像中是否有人、人的属性等）
2、基于判断的类型，输入后续流程（如目标检测、图像中是否有人、人的属性等）
功能介绍
随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务上取得了巨大的成功。CNN通过多层卷积和池化操作，自动学习图像的特征表示，并且能够从大规模数据中进行端到端的训练。著名的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等，不断推动图像分类的性能和效果的提升。
1、标记数据
2、使用Pytorch搭建深度学习模型（bachbone为Resnet），划分训练集、测试机
3、模型离线推理
4、python使用环境搭建，Linux下实验环境搭建、NVIDIA显卡驱动安装等，windown下模型部署
1、标记数据
2、使用Pytorch搭建深度学习模型（bachbone为Resnet），划分训练集、测试机
3、模型离线推理
4、python使用环境搭建，Linux下实验环境搭建、NVIDIA显卡驱动安装等，windown下模型部署
项目实现
1、标记数据，使用Pytorch搭建深度学习模型（bachbone为Resnet），划分训练集、测试机
2、使用Pytorch搭建深度学习模型（bachbone为Resnet）
3、模型离线推理
4、python使用环境搭建，Linux下实验环境搭建、NVIDIA显卡驱动安装等，windown下模型部署
2、使用Pytorch搭建深度学习模型（bachbone为Resnet）
3、模型离线推理
4、python使用环境搭建，Linux下实验环境搭建、NVIDIA显卡驱动安装等，windown下模型部署
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