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深度学习

计算机视觉

目标检测

【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）
综述类blog很详尽

单阶段目标检测

实例分割模型Mask R-CNN详解：从R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN再到Mask R-CNN

一文读懂Faster RCNN
对RFN讲解的可谓只要有深度学习的基础也可以看明白

RoI Pooling 与 RoI Align 的区别

令人拍案称奇的Mask RCNN
那个FPN和双线性内插法设置的十分nice

检测算法的评价指标
mAP,AP,RP曲线什么的一般都在里面

深度学习框架

PyTorch

PyTorch经验分享：新手如何搭建PyTorch程序
好久没弄了深度学习了，回顾一下pytorch的套路
PyTorch 学习笔记:transforms的二十二个方法（transforms用法非常详细）
torchvision.transforms的总结
Pytorch中accuracy和loss的计算知识点总结
epochs中的步数是怎么算的

神经网络

CNN

卷积神经网络中各个卷积层的设置及输出大小计算的详细讲解
详细介绍了神经网络搭建过程中的各个参数

RNN

零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络
一个很好的入门博客，很详细的讲解了数学原理
如何简单的理解LSTM——其实没有那么复杂
LSTM讲的很容易理解