Ryancheng236/Basic-knowledge-of-computer-vision

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涵盖深度学习、计算机视觉基础知识、3D计算全息、论文、代码学习、如果有这个能力我会尽量将其作成整个学习流程。

最初开始学习时，苦于没有很多基础的教程流程学习，所以为了方便大家并且记录学习过程，将其写为github文档

如果您觉得看着有收获，请您给我一个Star， 谢谢！！！

基础知识🚀🤗

• Python

  包括python基础知识、函数、面向对象编程

  推荐python菜鸟教程菜鸟教程 - 学的不仅是技术，更是梦想！ (runoob.com)

• 工具及软件

  • Numpy
    • Numpy
    • 数据类型
    • 基础操作、常用函数
  • Pandas
    • 菜鸟教程 - 学的不仅是技术，更是梦想！ (runoob.com)
    • 数据类型
    • 基础操作、常用函数
  • 简单的数据分析
    • B站有蛮多教程，选你喜欢的
  • pytorch
    • 中文文档PyTorch官方教程中文版 (pytorch123.com)
    • 基础知识
    • AI应用

• 机器学习

  • 吴恩达机器学习[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibili

  • 吴恩达机器学习笔记吴恩达机器学习笔记 | null (sanzo.top)

    文档里有作者sanzo的信息，他github打不开了所以没法cite

  • 书籍就用西瓜书吧，不过难得啃

  • 入门实战就找几个经典项目比如kaggle房价预测、工业蒸汽预测等等

• 深度学习

  • 经典书籍《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

    一定要动手跟着敲，每行代码都理解透彻

    配合李沐老师的课程跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

• 计算机视觉

  • 经典课程CS231n强推！火遍全网的【斯坦福公开课】计算机视觉实战！cs231n最好的自学网课完整版全16讲【中文字幕】_哔哩哔哩_bilibili
  • 方向
    • 图像分类
    • 图像检测
    • 图像分割
    • 图像跟踪
    • 图像生成

论文与代码

这些论文都是我读过后贴上来的 没有顺序要求 因为看论文是很难讲求一个顺序的 只有相关性，看到一篇论文，里面一个知识点又是一篇论文，这样慢慢读，以此来增加论文阅读累计。

• 基础网络论文

  • 2014: Going Deeper with Convolutions[1409.4842v1] Going Deeper with Convolutions (arxiv.org)

  • 此论文应用在ImageNet上，提出了深度卷积神经网络结构Inception，在2014年的分类和检测中取得了不错的效果。此论文知乎Randolqh老哥讲解的不错，也有代码【论文研读】GoogLeNet-Going deeper with convolutions - 知乎 (zhihu.com)

  • LeNet

• AlexNet

  • 2014: VGG

• 2016: FPN[1612.03144] Feature Pyramid Networks for Object Detection (arxiv.org)

  • 特征金字塔网络，特征金字塔一直是多尺度目标检测中的一个基本的组成部分，提高了目标检测的准确率，尤其是小目标检测。简单视频讲解https://www.bilibili.com/video/BV1dh411U7D9/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

• 2015:ResNet[1512.03385] Deep Residual Learning for Image Recognition (arxiv.org)

  • 残差网络，随着网络的深度增加，会产生两个问题第一梯度消失或者梯度爆炸、第二会产生网络degradation(退化)的问题，本篇论文有效的解决了此问题https://www.bilibili.com/video/BV1T7411T7wa/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

• 计算机视觉论文

• 计算全息论文

  Time-multiplexed Neural Holography: A Flexible Framework for Holographic Near-eye Displays with Fast Heavily-quantized Spatial Light Modulators[2205.02367] Time-multiplexed Neural Holography: A flexible framework for holographic near-eye displays with fast heavily-quantized spatial light modulators (arxiv.org)

  4K-DMDNet: diffraction model-driven network for 4K computer-generated holography4K-DMDNet: diffraction model-driven network for 4K computer-generated holography (oejournal.org)

  Neural Holography with Camera-in-the-loop TrainingNeural holography with camera-in-the-loop training | ACM Transactions on Graphics

• 综述