标注自己的数据集，训练、评估、测试、部署自己的人工智能算法
作者：同济子豪兄 https://space.bilibili.com/1900783
代码测试云GPU环境：GPU RTX 3060、CUDA v11.2
本教程的数据集、代码、视频，倾注了子豪兄大量时间和心血。如果知识付费，卖两三千并不为过，但本着开源分享精神，全部免费开源，但仅可用于教学、科研、科普等非盈利用途，并需在转载引用时注明出处。
收集图像、下载样例数据集，删除系统多余文件，划分训练集、测试集，统计图像尺寸、比例分布、拍照地点位置分布，统计各类别图像数量
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使用Pytorch自带的预训练图像分类模型，分别对单张图像、视频、摄像头实时画面运行图像分类预测
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计算各类别分类评估指标，绘制混淆矩阵、PR曲线、ROC曲线。
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抽取Pytorch训练得到的图像分类模型中间层的输出特征，作为输入图像的语义特征。计算测试集所有图像的语义特征，使用t-SNE和UMAP两种降维方法降维至二维和三维，可视化。
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CAM热力图系列算法：https://www.bilibili.com/video/BV1JG4y1s74x
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