CNN 入门讲解专栏阅读顺序以及论文研读视频集合（8月11日更新）
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卷积神经网络入门讲解目录：
（1）CNN入门讲解：CNN的起源（未更）
（2）CNN入门讲解：CNN输入是什么以及数据预处理(Data Preprocessing) ?( 未更 )
（3）蒋竺波：CNN入门讲解：如何理解卷积神经网络的结构（Structure）？
（4）蒋竺波：CNN 入门讲解：什么是卷积
（5）蒋竺波：CNN入门讲解：卷积层是如何提取特征的？
（6）CNN入门讲解：卷积层是如何调整filter的（未更）
（7）蒋竺波：CNN入门讲解：为什么要做训练（Training）?
（8）蒋竺波：CNN入门讲解：什么是采样层（pooling）
（9）蒋竺波：CNN入门讲解：什么是激活函数（Activation Function）
( 10 ) CNN入门讲解：什么是Dropout
（11）蒋竺波：CNN 入门讲解：什么是全连接层
（12）蒋竺波：CNN 入门讲解：图片在卷积神经网络中是怎么变化的（前向传播）
（13）CNN入门讲解：什么是反向传播（backpropagation）(未更)
（14）蒋竺波：CNN入门讲解:为什么分类模型 Loss 函数要用 交叉熵Cross Entropy?
（15）蒋竺波：CNN 入门讲解：什么是标准化？
（16）CNN入门讲解：optimization（未更）
（17）CNN入门讲解：正则化Regularization（未更）
（18）蒋竺波：CNN入门讲解：我的Softmax和你的不太一样
（19）CNN入门讲解：什么是梯度消失（gradient vanishing）(未更)
( 20 ) CNN入门讲解：什么是局部最优(Local Minimum)(未更）
（21）蒋竺波：CNN入门讲解：什么是微调（Fine Tune）？
（22）蒋竺波：CNN入门讲解：准确率很高就感觉自己萌萌哒？NONONO,还有一点也重要
（23）蒋竺波：深度学习入门讲解：什么是残差网络Resnet(上）
（24）蒋竺波：CNN入门讲解：从论文到代码，实现Resnet
（25）CNN入门讲解：什么是Xception网络?（未更）
（26）蒋竺波：CNN入门讲解：从0建立CNN训练模型，微调目前所有主流deep learning 网络（代码）（05/06/2018 更新）
( 27 ) CNN入门讲解：世界上表现最好的网络简介（已公开的）（未更）
（28）蒋竺波：关于卷积神经网络CNN问题汇总（3月8更新）
（29）CNN入门讲解：其他问题解决办法（下）（未更）
（30） CNN入门讲解：学习资料收集整理
（31）蒋竺波：CNN入门实战：我如何把准确率从86% 提高到99%（上）
（32）蒋竺波：CNN入门实战：我如何把准确率从86% 提高到99%（中）
（33）蒋竺波：CNN入门实战：我如何把准确率从86% 提高到99%（下）
(34) 蒋竺波：CNN 入门讲解：数据不够该怎么办？
机器学入门讲解目录（补充）：
（1）蒋竺波：机器学习入门：重要的概念---信息熵（Shannon’s Entropy Model）
（2）蒋竺波：机器学习入门讲解：什么是特征（Feature）和特征选择(Feature Selection)?
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目录（点击标题进入论文地址）：
DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild（姿势预测）
End-to-End Learning of Motion Representation for Video Understanding（光流）
Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling （图网络）
CBAM: Convolutional Block Attention Module （注意力网络）
Interactive_Image_Segmentation （人机交互图像分割）
Deep Extreme Cut: From Extreme Points to Object Segmentation （人机交互图像分割）
Focal Loss for Dense Object Detection （Loss）
Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation (特征域自适应)
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection （目标检测）
YOLO9000: Better, Faster, Stronger（目标检测）
YOLO v3 : An Incremental Improvement（目标检测）
Basic Recommendation Concept （推荐系统）
Weakly Supervised Data Augmentation Network for Fine-Grained Visual Classification （细腻度分类）
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints （目标检测）
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation （图像分割）
MaskRcnn （目标检测及分割）
详细内容请点击分享会汇总：
蒋竺波：随波竺流AI知识分享活动第十期--总结篇
其他转载或投稿：
（1）
蒋竺波：干货| Visenze企业级视觉产品与应用（附PPT和音频链接）
（2）
酱油妹：为什么混合Loss可以提升图像检索效果？
( 3 )
穆文：[CV] 通俗理解『卷积』——从傅里叶变换到滤波器
（ 4 ）
BINGO Hong：Tensorflow Finetune方法
( 5 )
唐吖年：一图解析：CV-图像处理原理（彩色图片篇）
（6）
江小訾：机器学习手动撸代码系列3-感知机
（7）
BlingBling：Smoothed Dilated Convolutions
（8）
Pascal：YOLO从零开始：基于YOLOv3的行人检测入门指南
（9）
Masonic：并发多维金字塔式LSTM 论文精读 Part I
（10）
星号then：让计算机看懂你的行为——视频行为识别算法介绍（二）
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sugarTang：如何通过对比优秀的代码VS糟糕的代码来写出好代码
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BINGO Hong：tf.where/tf.gather/tf.gather_nd
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Kiwi：CVPR2018: 更为鲁棒的分类器 卷积原型学习CPL
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酱油妹：从零开始行人重识别
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Pascal：Kaggle新手银牌（21st）：Airbus Ship Detection 卫星图像分割检测
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张子豪：大白话讲解卷积神经网络工作原理
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唐进民：贝叶斯曲线拟合
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唐进民：多项式曲线拟合
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唐进民：PyTorch初探迁移学习
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Kiwi：异常检测概述（一）：An Overview of Anomaly Detection Part I
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Pascal：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）