深度学习图像方向学习线索

本文会列出深度学习图像方向值得去关注的名词

1.代码

代码资源网站:github(源码)、stackoverflow(代码查错)

2.框架

深度学习框架选择:tensorflow、pytorch 文章《TensorFlow和PyTorch谁更好》链接:https://mp.weixin.qq.com/s/O93mdr-HMMXtnx-bpPyHEA 文章《TensorFlow王位不保?ICLR投稿论文PyTorch出镜率快要反超了》链接:https://mp.weixin.qq.com/s/O-OEEpD7rECvkDvENLlqCQ

3.信息来源

QQ群:需要自己寻找 公众号:量子位、大数据文摘、机器之心、大数据挖掘DT机器学习、我爱计算机视觉、极市平台

4.理论

国外先进论文网站:www.arxiv.org,各种顶级会议论文都可以在这里找到,需要使用vpn。 必须掌握的神经网络模型,如下图所示。 其中大多数模型基于CNN,所以CNN是基础。

image.png

5.学习视频

斯坦福大学课程《cs231n》,bilibili网站链接:https://www.bilibili.com/video/av17204303 吴恩达《深度学习微专业》,网易云课堂链接:https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 外国大学课程视频网站,链接:http://videolectures.net/ 周莫烦tensorflow编程教学视频,链接:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/

6.目标检测

框架:SSD、Yolo3 推荐博客《RCNN学习笔记,SSD:Single Shot MultiBox Detector》,链接:https://blog.csdn.net/smf0504/article/details/52745070 目标检测这个专业名词,直观理解如下图所示,即在图片中找出物体所在位置并判断物体类别。

image.png

7.语义分割

推荐博客《关于图像语义分割的总结和感悟》,链接:https://www.cnblogs.com/xiaoming123abc/p/5883927.html 语义分割这个专业名词,直观理解如下图所示,即不同类别物体以不同颜色标记,在无人驾驶等领域较常用。

image.png

8.总结

学术派和工程师势不两立!! 读者要对自己有清晰的定位,要分清楚搞应用和搞研究。 学术派有一部分代码实现能力不是很好,也不愿意花时间过多在代码,遇到工程上的难题,也不屑于花时间。 本文作者作为工程师,希望自己的工作得到尊重,如果有人不尊重工程师解决问题花费的时间,这个就不能忍。

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