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文章目录

  • 数据集
  • OCR
  • GAN
  • object dectect
  • Semantic segmentation
  • images classification
  • Keypoint Detection
  • 书籍(教程):
  • 视频:
  • 其他


数据集

  • 人工智能竞赛
  • https://github.com/AIChallenger
  • https://github.com/xungeer29/AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition
  • 中文手写数据集

OCR

  • https://github.com/hwalsuklee/awesome-deep-text-detection-recognition

GAN

  • https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo

object dectect

  • https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection
  • https://github.com/amusi/awesome-object-detection

Semantic segmentation

  • https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation

images classification

  • https://github.com/weiaicunzai/awesome-image-classification

Keypoint Detection


书籍(教程):

  • PyTorch深度学习实战指南

  • Deep Learning

  • 一文搞定BP神经网络——从原理到应用(原理篇)

  • 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料集合

  • 动手学深度学习 基于pytorch

  • ai-edu

  • Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials

  • TensorFlow-2.x-Tutorials

  • TensorFlow 2.0 教程

  • machine-learning-yearning-cn

  • 100-Days-Of-ML-Code中文版

  • mml-book.github.io

  • https://www.coursera.org/learn/machine-learning

  • https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/

  • https://github.com/VMLS-book/

  • https://mlcourse.ai/

  • 机器学习Machine-Learning

  • https://github.com/jindongwang/MachineLearning

  • 机器学习实战(Python3)

视频:

  • 李宏毅 深度学习
  • Coursera
  • 优达学城
  • exd
  • Free Online Course Materials
  • 深度学习 神经网络 中文 入门 书籍 课程 推荐 (附 免费 下载 链接)
  • fast ai
  • 斯坦福AI课程
  • 斯坦福大学公开课 :机器学习课程
  • 吴恩达机器学习
  • 吴恩达 deeplearning.ai
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  • study AI
  • MIT 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars
  • 阿里巴巴机器学习与深度学习基础课程
  • https://tianchi.aliyun.com/course/index

其他

  • AutoGluon自动调参
  • VPF:适用于 Python 的开源视频处理框架,加速视频任务、提高 GPU 利用率
  • AutoML,AutoKeras,Auto-sklearn,nni
  • 用 Distiller 压缩 PyTorch 模型
  • 图神经网络框架DGL
  • TorchCV基于PyTorch
  • Detectron,Detectron2 基于pytorch
  • sk-dist sklearn的分布式
  • pytorch元学习库 learn2learn
  • Flashtorch 神经网络可视化工具
  • Tensorflow 神经结构学习
  • jaxnet:一行代码定义计算图,兼容三大主流框架,可GPU加速
  • fastText

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