- 本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结,总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。后期如果有学习到新的知识也会与大家一起分享。
- 本教程会以视频的方式进行分享,教学流程如下:
1)介绍网络的结构与创新点
2)使用Pytorch进行网络的搭建与训练
3)使用Tensorflow(内部的keras模块)进行网络的搭建与训练
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图像分类
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LeNet(已完成)
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AlexNet(已完成)
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VggNet(已完成)
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GoogLeNet(已完成)
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ResNet(已完成)
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ResNeXt (已完成)
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MobileNet(已完成)
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ShuffleNet (已完成)
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EfficientNet(已完成)
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Vision Transformer(准备中)
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目标检测篇
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Faster-RCNN/FPN(已完成)
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SSD/RetinaNet (已完成)
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YOLOv3 SPP (进行中)
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目标分割
- Anaconda3(建议使用)
- python3.6 / 3.7
- pycharm (IDE)
- pytorch 1.6 (pip package)
- torchvision 0.7.0 (pip package)
- tensorflow 2.4 (pip package)
如果有什么问题,也可以到我的CSDN中一起讨论。
https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/103482003
我的bilibili频道: https://space.bilibili.com/18161609/channel/index