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核心技能总结
数据处理与增强能力：熟练掌握数据清洗、增强和标注技术，为模型训练提供高质量的数据支持。
模型设计与调优能力：具备选择合适的网络架构、优化网络结构和参数的能力，以及利用预训练模型进行迁移学习的能力。
训练与优化能力：熟悉损失函数设计、优化器选择和训练策略调整，能够高效地训练和优化模型。
评估与调试能力：掌握模型评估指标和可视化工具的使用，具备定位和解决模型训练过程中问题的能力。
部署与集成能力：了解模型导出、转换和优化的方法，以及将模型集成到实际应用系统中的技术。
这些核心技能是构建高效的计算机视觉应用的基础，掌握这些技能将有助于开发者更好地利用PyTorch进行计算机视觉研究和开发。