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引言

本篇内容是ShowMeAI组织的深度学习与计算机视觉系列教程入口,本教程依托于斯坦福Stanford出品的【CS231n:深度学习与计算机视觉】方向专业课程,根据课程视频内容与课程笔记,结合补充资料,针对深度学习与计算机视觉方向的主题做了全面梳理与制作,希望给大家提供专业细致而直观易懂的学习教程。

本系列教程内容覆盖:图像分类神经网络反向传播计算图CNNRNN神经网络训练tensorflowpytorch注意力机制生成模型目标检测图像分割强化学习 等主题。

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内容章节

1.深度学习与CV教程(1) | CV引言与基础

CV引言与基础; 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-1

2.深度学习与CV教程(2) | 图像分类与机器学习基础

图像分类&机器学习基础; 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-2

3.深度学习与CV教程(3) | 损失函数与最优化

损失函数&最优化; 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-3

4.深度学习与CV教程(4) | 神经网络与反向传播

神经网络&反向传播; 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-4

5.深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络

CNN卷积神经网络; 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-5

6.深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)

神经网络训练技巧(上); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-6

7.深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下)

神经网络训练技巧(下); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-7

8.深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍

常见深度学习框架介绍; 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-8

9.深度学习与CV教程(9) | 典型CNN架构 (Alexnet, VGG, Googlenet, Restnet等)

典型CNN架构(VGG/ResNet等); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-9

10.深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet, ShuffleNet, MobileNet等)

轻量化CNN架构(SqueezeNet等); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-10

11.深度学习与CV教程(11) | 循环神经网络及视觉应用

RNN循环神经网络&视觉应用; 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-11

12.深度学习与CV教程(12) | 目标检测 (两阶段, R-CNN系列)

目标检测(两阶段/R-CNN等); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-12

13.深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD, YOLO系列)

目标检测(SSD/YOLO系列); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-13

14.深度学习与CV教程(14) | 图像分割 (FCN, SegNet, U-Net, PSPNet, DeepLab, RefineNet)

图像分割(FCN/SegNet/U-Net等); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-14

15.深度学习与CV教程(15) | 视觉模型可视化与可解释性

视觉模型可视化与可解释性; 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-15

16.深度学习与CV教程(16) | 生成模型 (PixelRNN, PixelCNN, VAE, GAN)

生成模型(PixelCNN/GAN等); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-16

17.深度学习与CV教程(17) | 深度强化学习 (马尔可夫决策过程, Q-Learning, DQN)

深度强化学习(Q-Learning/DQN等); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-17

18.深度学习与CV教程(18) | 深度强化学习 (梯度策略, Actor-Critic, DDPG, A3C)

深度强化学习(Actor-Critic/DDPG等); 计算机视觉ComputerVision; 斯坦福CS231n; 19-18

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