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deep learning for image processing including classification and object-detection etc.

Primary LanguagePython

深度学习在图像处理中的应用教程

前言

  • 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

教程目录(后期会根据学习内容增加)

  • 图像分类
    • LeNet(已完成)
    • AlexNet(已完成)
    • VggNet(已完成)
    • GoogLeNet(已完成)
    • ResNet(已完成)
    • MobileNet(已完成)
    • ShuffleNet (准备中)
  • 目标识别检测
    • Faster RCNN/FPN(进行中)
    • SSD/RetinaNet (进行中)
    • YOLO v3
  • 目标分割

所需环境

  • Anaconda3(建议使用)
  • python3.6
  • pycharm 2019.3 (IDE)
  • pytorch 1.5 (pip package)
  • torchvision 0.6.0 (pip package)
  • tensorflow 2.1 (pip package)

你可能遇到的问题

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

我的优酷播单: http://list.youku.com/albumlist/show/id_52338354