【干货】AI全栈工程师学习+进阶+实战笔记

今天给大家推荐一个好朋友小书童，不仅有趣也具有非常强的执行力，独自创立和运营了【集智书童】公众号；

【集智书童】从最开始的机器学习与深度学习基础开始记起，为刚刚入门人工智能的小伙伴提供理论基础；

同时【集智书童】也保持其前沿性，对最新、最具实用性的论文进行解读和翻译记录，为已经工作的小伙伴、或者科研领域的小伙伴抛砖引玉，希望小伙伴们也可以继往开来，启发更多的思考节约更多的时间成本。

最最重要的是，有了理论只是如何用于实践？这是一个非常现实的问题，这里ChaucerG也会不定期为大家提供实际的AI项目实践内容。

1、基础学习

ChaucerG在这里可以说是一步一步告诉你如何开始入门AI然后如何进一步进阶深度学习和计算机视觉，这里给出一部分往期原创（点击直接访问）：

【机器学习算法】1、线性回归——深层理解

【机器学习算法】2、逻辑回归——从来源说起

【机器学习算法】3、K-近邻算法

【机器学习算法】4、降维算法之PCA(深入理解与实践)

【机器学习算法】5、支持向量机算法

【机器学习算法】6、K-Means流程结束要不要多问几个为什么呢？

【机器学习算法】7、聚类算法之Mean-Shift

【机器学习算法】8、聚类算法之DBSCAN

【机器学习算法】9、EM算法与K-Means算法的收敛性证明

【机器学习算法】10、朴素贝叶斯算法+中文分词项目实战

【机器学习算法】11、高斯混合模型算法+语音识别项目实战

【机器学习算法】12、隐马尔科夫模型+股票预测项目实战+中文分词项目实战

【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）

【机器学习算法】14.清晰易懂的条件随机场原理总结

2、YOLO系列与目标检测

ChaucerG在这里跟进YOLO系列目标检测的发展，并进行解读和记录，同时开源了YOLOU仓库供大家学习和交流。

这里给出一部分往期原创：

1、超轻目标检测 | 超越 NanoDet-Plus、YOLOv4-Tiny实时性、高精度都是你想要的！

2、必备技能 | YOLOv6中的用Channel-wise Distillation进行的量化感知训练来自哪里？

3、Light-YOLOv5 | SepViT + BiFPN + SIoU成就更轻更快更优秀的 YOLOv5 改进算法

4、连夜卷出 | 超越所有YOLO检测模型，mmdet开源当今最强最快目标检测模型！

5、超越YOLOv7 | YOLOv6论文放出，重参+自蒸馏+感知量化+...各种Tricks大放异彩

6、YOLOU 集成超轻量化 YOLO 系列模型YOLO-Fastest v2，ONNX一键导出部署！

7、YOLOX升级 | 阿里巴巴提出YOLOX-PAI，1ms内精度无敌，超越YOLOv6、PP-YOLOE

8、YOLOP v2来啦 | YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets

9、Yolov5-6.2 正式发布 | Yolov5 也可以训练分类模型啦，语义分割+实例分割很快到来

10、超越YOLO5-Face | YOLO-FaceV2正式开源Trick+学术点拉满，让你欲罢不能！！！

11、YOLOv7官方开源 | Alexey Bochkovskiy站台，精度速度超越所有YOLO，还得是AB

12、改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致！！！

13、即插即用 | SIoU 实现50.3 AP+7.6ms检测速度精度、速度完美超越YoloV5、YoloX

14、PP-YoLoE | PP-YoLov2全面升级Anchor-Free，速度精度完美超越YoLoX和YoLov5

15、YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有

16、又改YOLO | 项目如何改进YOLOv5？这篇告诉你如何修改让检测更快、更稳！！！

5、前沿Paper

ChaucerG在这里完全跟进最新科研动向，并从中挑选出具有价值的文章进行解读和记录，这里给出一部分往期原创：

1、超简单高效方法 | 谷歌提出MOAT Backbone，base+tiny版本实现全方位超越

2、Pillar-Base | 超越SECOND、PointPillar等一系列3D目标检测，PillarNet=Pillar王者

3、轻量化Backbone | 如何改进MobileViT-v1与MobileViT-v2？MobileViT-v3带你实验

4、超轻目标检测 | 超越 NanoDet-Plus、YOLOv4-Tiny实时性、高精度都是你想要的！

5、3D检测难点 | 3D检测如何解决远处小目标问题？Deformable PV-RCNN 或是个答案！

6、CenterFormer | CenterNet思想究竟有多少花样？看CenterFormer在3D检测全新SOTA

7、小目标绝技 | 用最简单的方式完成Yolov5的小目标检测升级！

8、超越YOLO5-Face | YOLO-FaceV2正式开源Trick+学术点拉满，让你欲罢不能！！！

9、432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型

10、轻量化Backbone霸主 | VGNetG成就“不做选择，全都要”轻量化主干网络！

11、SE-ProPillars | 一个具备鲁棒性的实时3D目标检测方法

12、ECCV2022 Oral | 全新Ancho-free检测模型ObjectBox，120FPS超越OTA、TOOD等

13、Inception 新结构 | 究竟卷积与Transformer如何结合才是最优的？

14、大道至简 | 设计 ViT 到底怎么配置Self-Attention才是最合理的？

15、ResNet50上天 | DDQ改进Sparse RCNN让ResNet50在coco上来到了49.8的AP

16、PolyLoss | 统一CE Loss与Focal Loss，PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！！！

17、即插即用 | 英伟达提出FAN，鲁棒性和高效性超越ConvNeXt、Swin

18、超越 Swin、ConvNeXt | Facebook提出Neighborhood Attention Transformer

19、CenterNet++ | CenterNet携手CornerNet终于杀回来了，实时高精度检测值得拥有！

20、Transformer崛起| TopFormer打造Arm端实时分割与检测模型，完美超越MobileNet!

项目实践

ChaucerG在这里为大家提供了详细的AI项目实践记录和一键执行的代码，这里给出一部分往期原创：

1、项目实践 | 从零开始边缘部署轻量化人脸检测模型——EAIDK310部署篇

2、项目实践 | 从零开始边缘部署轻量化人脸检测模型——训练篇

3、项目实践 | 行人跟踪与摔倒检测报警(文末获取完整源码)

4、项目实践 | 基于YOLO-V5实现行人社交距离风险提示(文末获取完整源码)

5、【OCR学习笔记】9、OCR中文项目综合实践（CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解）

6、【项目实践】从零开始学习Deep SORT+YOLO V3进行多目标跟踪（附注释项目代码）

7、【项目实践】多人姿态估计实践（代码+权重=一键运行）

8、【项目实践】基于PyTorch实现C3D模型的视频行为识别实践

9、【项目实践】DCGAN绘制理想女朋友照片实践，从爬虫到生产女友

10、【项目实践】车距+车辆+车道线+行人检测项目实践

11、【项目实践】多粒度网络MGN-ReID之跨境追踪实践

12、【项目实践】中英文文字检测与识别项目（CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解）

部分AI项目实践结果展示：

1、行为识别：

2、跟踪算法：

3、社交距离检测：

4、车道线检测：

5、语义分割：

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