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
• 课程中所有PPT都放在course_ppt文件夹下，需要的自行下载。

教程目录，点击跳转相应视频（后期会根据学习内容增加）

• 图像分类

  • LeNet（已完成）

    • Pytorch官方demo(Lenet)
    • Tensorflow2官方demo

  • AlexNet（已完成）

    • AlexNet网络讲解
    • Pytorch搭建AlexNet
    • Tensorflow2搭建Alexnet

  • VggNet（已完成）

    • VggNet网络讲解
    • Pytorch搭建VGG网络
    • Tensorflow2搭建VGG网络

  • GoogLeNet（已完成）

    • GoogLeNet网络讲解
    • Pytorch搭建GoogLeNet网络
    • Tensorflow2搭建GoogLeNet网络

  • ResNet（已完成）

    • ResNet网络讲解
    • Pytorch搭建ResNet网络
    • Tensorflow2搭建ResNet网络

  • ResNeXt (已完成)

    • ResNeXt网络讲解
    • Pytorch搭建ResNeXt网络

  • MobileNet_V1_V2（已完成）

    • MobileNet_V1_V2网络讲解
    • Pytorch搭建MobileNetV2网络
    • Tensorflow2搭建MobileNetV2网络

  • MobileNet_V3（已完成）

    • MobileNet_V3网络讲解
    • Pytorch搭建MobileNetV3网络
    • Tensorflow2搭建MobileNetV3网络

  • ShuffleNet_V1_V2 (已完成)

    • ShuffleNet_V1_V2网络讲解
    • 使用Pytorch搭建ShuffleNetV2
    • 使用Tensorflow2搭建ShuffleNetV2

  • EfficientNet_V1（已完成）

    • EfficientNet网络讲解
    • 使用Pytorch搭建EfficientNet
    • 使用Tensorflow2搭建EfficientNet

  • EfficientNet_V2 (已完成)

    • EfficientNetV2网络讲解
    • 使用Pytorch搭建EfficientNetV2
    • 使用Tensorflow搭建EfficientNetV2

  • RepVGG（已完成）

    • RepVGG网络讲解

  • Vision Transformer(已完成)

    • Multi-Head Attention讲解
    • Vision Transformer网络讲解
    • 使用Pytorch搭建Vision Transformer
    • 使用tensorflow2搭建Vision Transformer

  • Swin Transformer(已完成)

    • Swin Transformer网络讲解
    • 使用Pytorch搭建Swin Transformer
    • 使用Tensorflow2搭建Swin Transformer

  • ConvNeXt(已完成)

    • ConvNeXt网络讲解
    • 使用Pytorch搭建ConvNeXt
    • 使用Tensorflow2搭建ConvNeXt

  • MobileViT(已完成)

    • MobileViT网络讲解
    • 使用Pytorch搭建MobileViT

• 目标检测

  • Faster-RCNN/FPN（已完成）

    • Faster-RCNN网络讲解
    • FPN网络讲解
    • Faster-RCNN源码解析(Pytorch)

  • SSD/RetinaNet (已完成)

    • SSD网络讲解
    • RetinaNet网络讲解
    • SSD源码解析(Pytorch)

  • YOLO Series (已完成)

    • YOLO系列网络讲解(V1~V3)
    • YOLOv3 SPP源码解析(Pytorch版)
    • YOLOV4网络讲解
    • YOLOV5网络讲解
    • YOLOX 网络讲解

  • FCOS（已完成）

    • FCOS网络讲解

• 语义分割

  • FCN (已完成)

    • FCN网络讲解
    • FCN源码解析(Pytorch版)

  • DeepLabV3 (已完成)

    • DeepLabV1网络讲解
    • DeepLabV2网络讲解
    • DeepLabV3网络讲解
    • DeepLabV3源码解析(Pytorch版)

  • LR-ASPP (已完成)

    • LR-ASPP网络讲解
    • LR-ASPP源码解析(Pytorch版)

  • U-Net (已完成)

    • U-Net网络讲解
    • U-Net源码解析(Pytorch版)

  • U2Net (已完成)

    • U2Net网络讲解
    • U2Net源码解析(Pytorch版)

• 实例分割

  • Mask R-CNN（已完成）
    • Mask R-CNN网络讲解
    • Mask R-CNN源码解析(Pytorch版)

• 关键点检测

  • DeepPose（已完成）

    • DeepPose网络讲解
    • DeepPose源码解析(Pytorch版)

  • HRNet（已完成）

    • HRNet网络讲解
    • HRNet源码解析(Pytorch版)

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所需环境

• Anaconda3（建议使用）
• python3.6/3.7/3.8
• pycharm (IDE)
• pytorch 1.10 (pip package)
• torchvision 0.11.1 (pip package)
• tensorflow 2.4.1 (pip package)

欢迎大家关注下我的微信公众号（阿喆学习小记），平时会总结些相关学习博文。

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

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