- 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
-
图像分类
-
LeNet(已完成)
-
AlexNet(已完成)
-
VggNet(已完成)
-
GoogLeNet(已完成)
-
ResNet(已完成)
-
ResNeXt (已完成)
-
MobileNet(已完成)
-
ShuffleNet (已完成)
-
EfficientNet(已完成)
-
EfficientNetV2 (已完成)
-
Vision Transformer(准备中)
-
-
目标检测篇
-
Faster-RCNN/FPN(已完成)
-
SSD/RetinaNet (已完成)
-
YOLOv3 SPP (进行中)
-
-
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