人工智能工作记录

中国科学院自动化研究所（Institute of Automation，Chinese Academy of Sciences）

学习计划表 -> SCHEDULE

2020-06-06

• 9个数据标注工具

• 有什么比较好的3D数据（LIDAR激光点云）标注工具

2019-11-19

• Matlab读写库

2019-08-12

Siggraph asia论文投稿

• Automatic annotation for image sequences and videos
• Visual-based Soft Drink Detection for Automatic Vending Machine

2019-08-10

• tkinter详解

2019-07

• 七月第一周
• 七月第二周
• 七月第三周
• 七月第四周

2019-07-19

• 机器学习常见面试题

2019-07-18

• 目标检测-YOLO原理与实现
• 目标检测-SSD原理与实现
• 目标检测模型的评估指标mAP详解

2019-07-12

• 深度学习在计算机视觉领域（包括图像，视频，3-D点云，深度图）的应用一览

2019-07-09

• 目标检测中的mAP是什么含义？
• 深度学习 跳跃式的连接方式为什么有效？

2019-07-04

• 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？
• Kernelized Correlation Filters
• Visual Tracker Benchmark

2019-07-02

• 数据标注还能更快！谷歌发布图像标注机器学习辅助工具
• 深度学习的核心：掌握训练数据的方法
• 时下流行的深度学习数据标注工具

2019-06

• 六月第二周
• 六月第三周

2019-06-27

• Learning Intelligent Dialogs for Bounding Box Annotation
• “GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts

2019-06-25

• 深度学习的核心：掌握训练数据的方法
• Fluid Annotation: A Human-Machine Collaboration Interface for Full Image Annotation
• Deep Interactive Object Selection
• Annotating Object Instances with a Polygon-RNN
• Regional Interactive Image Segmentation Networks

2019-06-24

• 令人拍案称奇的Mask RCNN
• 一文读懂Faster RCNN

2019-06-21

• Graph Convolutional Networks 补充阅读

2019-06-20

从这里看开去，这个代码比较全；

• https://github.com/LinZhuoChen/awesome-point-cloud-learning

下面的这个文章比较全；

• https://github.com/Yochengliu/awesome-point-cloud-analysis

• 变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作

• 时下流行的深度学习数据标注工具

2019-06-19

• Convolution Network及其变种（反卷积、扩展卷积、因果卷积、图卷积）
• Variational autoencoders
• Graph Convolutional Networks
• Spatial Transformer Networks

2019-06-10

• Spatial Transformer Networks
• 深度学习新星 | 图卷积神经网络（GCN）有多强大？

2019-06-09

• Spatial Transformer Networks 空间变换不变性

2019-05

• 五月第一周
• 五月第二周
• 五月第三周
• 五月第四周

2019.05.31

• 目标分类和目标检测综述（2D和3D数据）

2019-05-30

• 深度学习渐入死胡同，AI未来是图网络

• 图网络让深度学习也能因果推理

• 知识图谱

• PointPillars code

• Pythorch unet

2019-05-24

• nuScenes arxiv

2019-05-23

• tensorboard for pytorch
• 算法导论 cplusplus

2019-05-22

• NUSCENES
• nuscenes-devkit

2019-05-20

• 利用python进行时间序列分析——季节性ARIMA
• Python时间序列&ARIMA股票预测
• 阿里云翼计划 95187

2019-05-17

• Tensorflow lite iOS
• Tensorflow swift
• Tensorflow lite

2019-05-16

• wxpy+tensorflow制作微信机器人
• wxpy: 用 Python 玩微信

2019-05-15

• Tensorlayer github
• TensorLayer 中文文档

2019-05-14

• PocketFlow 将深度学习放入手机
• Custom Object Detection and Classification Training
• classification-ios

2019-05-03

• github deep learning 最全资料

2019-04

• 四月第一周
• 四月第二周
• 四月第三周
• 四月第四周

2019-04-26

• 图像尺度空间理论
• 特征描述子

2019-04-13

• 图像语义分割之FCN和CRF
• 重新思考扩张卷积！中科院&深睿提出新型上采样模块JPU
• 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？

2019-04-08

• GCN numpy实现
• CS468: 3D Deep Learning on Point Cloud Data

2019-04-07

• 如何理解GCN
• 谱聚类 spectral cluster

2019-04-06

• FCN-CRF-MRF

没事可以上去翻翻系列

• awesome-semantic-segmentatio

• FCN 上采样的解析 目前大部分用于语义分割网络的通病：容易丢失较小的目标……

• RCNN 将CNN引入目标检测的开山之作

2019-04-03

• VGG 了解

2019-04-02

转投vim+snippets;

• vim+Letex
• snippets

强化学习

• awdsome-rl

2019-03

• 三月第一周
• 三月第二周
• 三月第三周
• 三月第四周

2019-03-27

• 3D POINT CLOUD CLASSIFICATION USING DEEP LEARNING – RECENT WORKS
• 上面这个的翻译
• 上面的实现 PyTorch版本

2019-03-26

语义分割资源

• Segnet 资源

• Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

• SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation

• Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions

• Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs

• DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs

• RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation

• Pyramid Scene Parsing Network

• Large Kernel Matters — Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network

• Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

• DeepLabv3 ASPP结构

2019-03-25

• 语义分割江湖的那些事儿——从旷视说起

• 语义分割全解

2019-03-24

• 硬核小哥教你上手LaTeX+Vim

2019-03-13

• MacTex

2019-03-12

• Modelnet
• Kitti
• stanford 3d

2019-03-06

• Pointnet 说明
• Pointnet 中文翻译

2019-03-05

• VoxelNet 翻译
• SqueezeSeg 翻译
• SqueezeSegV2 翻译

2019-03-04

• SIFT算法

2019-03-01

• 跟随大佬的脚步
• SequenceNet论文翻译
• lenet论文翻译部分

2009-02

本月有两周放假~

• 二月第一周
• 二月第二周

2019-02-28

• A list of references on lidar point cloud processing for autonomous driving
• Alexnet 中文翻译

2019-02-27

• LeNet论文的翻译与CNN三大核心思想的解读
• Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）

2019-02-26

• 激光反射强度 intensity
• 单目视频无监督深度学习的结构化方法
• shadowsocks

2019-02-18

• 解决数据分布不均衡问题，Focal loss
• SqueezeSegV2
• SqueezeSeg

2019-01-28

• 19年了；

• 一月第一周

• 一月第二周

• 一月第三周

• 一月第四周

2019-01-18

• 添加了2019年学习计划表，链接，为2020年初做长足准备，转行需要补太多知识了，要有准备有计划的进行；

2019-01-08

• R-CNN、Fast/Faster/Mask R-CNN、FCN、RFCN 、SSD原理简析
• RFCN-tensorflow 源码

2019-01-03

• 开题PPT修改，格式注意点
• 计算机视觉四大基本任务(分类、定位、检测、分割)

2018-12-29

• 十二月第一周
• 十二月第二周
• 十二月第三周
• 十二月第四周

2018-12-27

• R-CNN、Fast/Faster/Mask R-CNN、FCN、RFCN 、SSD原理简析
• SUN RGB-D: A RGB-D Scene Understanding Benchmark Suite
• Lidar-based Methods for Tracking and Identification

2018-12-25

• 花了10分钟，终于弄懂了特征值和特征向量

• 经典CNN结构简析：AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet、ResNet etc.

• R-CNN、Fast/Faster/Mask R-CNN、FCN、RFCN 、SSD原理简析

• 今日备忘
  1. 使用xmanager，在客户端也能看到服务器的界面（win下；

2018-12-24

• 主成分分析（PCA）（未完成

• 特征值与特征向量（未完成

• 添加了win下的Endnote x7软件，该软件是用于文献管理的，可直接与word配合使用；

2018-12-23

• 10大称霸Kaggle的深度学习技巧（附课程&代码&论文）
• CNN卷积神经网络的经典网络

2018-12-22

• 点云阶段总结材料
  1. 自动驾驶与视觉感知
  2. 点云感知 CVPR 2018 论文总结
  3. 无人驾驶与视觉感知导读（持续更新）
  4. 三维深度学习中的目标分类与语义分割
  5. CreativeAI 3D (Geometric) Domain

2018-12-21

• CreativeAI: Deep Learning for Graphics

2018-12-20

• Deep-Feature-Flow
• RFCN
• MXNet（C++）

2018-12-18

• py-MDNet tracking

2018-12-16

• 点云感知 CVPR 2018 论文总结
• 三维深度学习中的目标分类与语义分割

2018-12-15

• VoxelNet: 基于点云的三维空间信息逐层次学习网络
• 无人驾驶与视觉感知导读（持续更新）

2018-12-13

• 图片标识工具labeltool

• 图片标识工具LabelImg

• PyInstaller

• py-MDNet

• Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking

2018-12-09

• CCF BDCI2018：阿里巴巴集团自动驾驶三维点云分割第四名方案（10fps on 1080）

• CVPR2017精彩论文解读：直接处理三维点云的深度学习模型

2018-12-08

• 从点云到网格（一）
• 点云及PCL编程基础

2018-12-06

论文阅读方法

标注使用方法： 福昕阅读器有多颜色标注，每读一遍使用一种颜色标注；

• Volumetric and Multi-View CNNs for Object Classification on 3D Data (基于多视角方法

• VoxNet: A 3D Convolutional Neural Network for real-time object recognition (基于体素

• 3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes (基于体素

• 点云直接转换 CVPR 2017 PointNet PointNet++

• 特征表达与特征关系

• 特征工程之特征选择

• 特征工程之特征表达

2018-12-05

• BDCI2018：阿里巴巴集团自动驾驶三维点云分割第四名方案，可能是国内第一个要求实时性的比赛
• 占据栅格地图（Occupancy Grid Map）

2018-12-04

• 斯坦福学者首次提出直接处理三维点云的深度学习模型
• VoxelNet: 基于点云的三维空间信息逐层次学习网络
• PCL点云特征描述与提取（1）
• PCL点云特征描述与提取（2）
• PCL点云特征描述与提取（3）

2018-11-23

• 无人驾驶汽车系统入门：基于深度学习的实时激光雷达点云目标检测及ROS实现...

• Pointwise原文

• 十一月第一周
• 十一月第二周
• 十一月第三周
• 十一月第四周

2018-11-21

• PointNet翻译
• PointNet原文

2018-11-20

• kaggle

• Human Protein Atlas Image Classification

• 吴恩达深度学习作业

• 上例补充

• 本人作业地址

2018-11-16

• 无人驾驶汽车系统入门：基于深度学习的实时激光雷达点云目标检测及ROS实现...
• LIDAR-based 3D Object%20Percepti

2018-11-13

• 【论文翻译】Kinectv2 for Mobile Robot Navigation: Evaluationand Modeling

2018-11-12

• Analysis of the Accuracy and Robustness of the Leap Motion Controller 这是关于LeapMotion精度问题的一篇文章
• 关于kinectv2性能分析的一些论文

2018-11-10

• InfiniTAM InfiniTAM是一个开源、跨平台、实时的大范围深度信息融合与跟踪技术框架。

• InfiniTAM v3: A Framework for Large-Scale 3D Reconstruction with Loop Closure

• A Framework for the Volumetric Integration of Depth Images

2018-11-07

• 流畅的python

2018-11-06

• Tensorflow空洞卷积的实现
• tensorflow fine-tune部分网络层参数实现

2018-11-04

• LIDAR-based 3D Object Perception
• 李宏毅机器学习

2018-11-02

• 吴恩达机器学习Yearing

2018-10-31

• 十月第四周

• 如何进行fine-tune（tensorflow实现）

2018-10-22

• ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文翻译

2018-10-19

• 10月第三周总结
• 关于点云识别的传统方法有基于特征点的识别（用描述符），相关论文

2018-10-18

• 3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition
• KITTI 3D DataSet
• Deep Reinforcement Learning

2018-10-17

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

2018-10-16

SqueezeSeg: 点云中三维物体的实时分割技术

2018-10-15

SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters

2018-10-14

Reinforcement Learning: An Introduction

2018-10-12

• 10月第二周总结

2018-09-24

• 9月第三周总结，文档链接9月第三周

2018-09-14

• 9月第二周总结，文档链接9月第二周

• 添加了作业目录cousera_DeepLearning-homework

2018-09-07

• 9月第一周总结，文档链接9月第一周

2018-08-31

• 8月周总结，SqueezeSeg翻译链接；
• 8月一周总结，8月总结文档

2018-08-30

• 3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry

2018-08-29

• 添加了李飞飞深度学习课程资料，链接Lee feifei
• SqueezeSeq翻译继续

2018-08-28

SqueezeSeg: Convolutional Neural Nets with Recurrent CRF for Real-Time Road-Object Segmentation from 3D LiDAR Point Cloud

2018-08-27

本地代码同步服务器，远程代码调拭

2018-08-24 到自动化所实习

研究课题：3D对象识别

2018-06-13

• 吴恩达deeplearning深度学习pdf
• 吴恩达deeplearning深度学习英文原版
• 吴恩达机器学习笔记
• 吴恩达deeplearning.ai作业资料

2018-05-28

• NIPS DRL CSDN关于Human-level的资料
• Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
• Human-level control through deep reinforcement learning

2018-05-27

• 机器之心——NeuralNetwork （文章链接）

2018-05-26

• RNNLM神经网络训练模型

2018-05-22

• deeplearning.ai

2018-05-19

• StarCraft II: A New Challenge for Reinforcement Learning
• Multiagent Bidirectionally-Coordinated Nets Emergence of Human-level Coordination in Learning to Play StarCraft Combat Games∗
• StarCraft Micromanagement with Reinforcement Learning and Curriculum Transfer Learning
• Feedback-Based Tree Search for Reinforcement Learning

2018-05-18

• Youtube-Regression

2018-05-14

• Youtube-Regression;

2018-05-07 创建

添加了缪青海老师发送的开题报告样例；

其他Repositories

• Deep-learning
• Machine-learning