DeepLearn学习步骤

目录

首先的首先，我们需要了解一些deeplearning的知识和python基础

1.CUDA,CUDANN的安装，conda安装，pytorch安装，pycharm安装，包括简单模型的构建（绝对的简单入门，需要一丢丢的python基础）

2.学习手写体MNIST识别（学习完第一部分后，这部分看起来就会很简单）

3.学习搭建Unet（跟着敲代码就行，继续熟悉如何构建模型，然后训练，测试）

4.李沐论文精读

5.了解各种backbone，以及背后思想

6.学习分割任务的最新模型（关注这个合集）

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首先的首先，我们需要了解一些deeplearning的知识和python基础

建议看：李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程，配合《花书》一起食用更佳！

李宏毅的这个课程建议看到P14即可

python需要了解基础语法，class还有python特有的字典，numpy,tensor（后面的DL用到）

李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程（国语版本，已授权）_哔哩哔哩_bilibili李宏毅老师的2021机器学习课程，已得到授权，非常感谢李宏毅老师对于Datawhale开源内容的支持，后续内容会持续迭代更新原视频链接：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.htmlLeeml-notes开源项目：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes视频配合笔记食用更佳https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT?spm_id_from=333.999.0.0你觉得自己这辈子都学不会编程？超超超基础Python课程，120分钟快速入门 【自学Python教程合集】_哔哩哔哩_bilibili如果你觉得这辈子都学不会编程的话……要不要再试一次？∠( ᐛ 」∠)_超级超级基础 Python 入门教程，持续更新（应该吧）https://www.bilibili.com/video/BV1944y1x7SW?p=1

之后我们进入实战部分

1.CUDA,CUDANN的安装，conda安装，pytorch安装，pycharm安装，包括简单模型的构建（绝对的简单入门，需要一丢丢的python基础）

PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili【已完结！！！已完结！！！2021年5月31日已完结】本系列教程，将带你用全新的思路，快速入门PyTorch。独创的学习思路，仅此一家。个人公众号：土堆碎念。各种资料，请自取。代码：https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial蚂蚁蜜蜂/练手数据集：链接: https://pan.baidu.com/s/1jZoTmoFzaTLWh4lKBHVbEA 密https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?spm_id_from=333.999.0.0

2.学习手写体MNIST识别（学习完第一部分后，这部分看起来就会很简单）

卷积全连接实现手写数字识别(手撸代码)_哔哩哔哩_bilibili手把手带你逐行编写分别使用全连接神经网络和卷积神经网络实现手写数字识别小项目https://www.bilibili.com/video/BV1y64y1z7HK?spm_id_from=333.999.0.0

3.学习搭建Unet（跟着敲代码就行，继续熟悉如何构建模型，然后训练，测试）

图像分割UNet硬核讲解(带你手撸unet代码)_哔哩哔哩_bilibiliUnet分割从原理到带你手写代码，完整版，路过的觉得不错的给个三连支持一下哟！github远吗地址：https://github.com/qiaofengsheng/pytorch-UNet.gitgitee源码地址：https://gitee.com/qiaofengsheng/pytorch-unet.githttps://www.bilibili.com/video/BV11341127iK?spm_id_from=333.999.0.0

4.李沐论文精读

9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili-https://www.bilibili.com/video/BV1ih411J7Kz?spm_id_from=333.999.0.0

5.了解各种backbone，以及背后思想

例如：

VGG

AlexNet

ResNet(residual)

MobileNet(depthwise separable convolution )

Inception;Xception

这些模型的原论文都在百度云连接：

 链接：https://pan.baidu.com/s/1B42PPZZMzGwFqfCg-_eJdw 
提取码：ecnu

6.学习分割任务的最新模型（关注这个合集）

12.2 使用Pytorch搭建Swin-Transformer网络_哔哩哔哩_bilibili使用Pytorch搭建Swin-Transformer网络https://www.bilibili.com/video/BV1yg411K7Yc?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

由于我是做分割任务比较多，因此希望大家关注以下最新的分割技术：

backbone:

resNet101

史上最详细ResNet50复现解析（面向小白）_哔哩哔哩_bilibili史上最详细ResNet50复现解析（面向小白）https://www.bilibili.com/video/BV1154y1S7WC?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

Visual Attention Network

swin transformer

convNext

method:

deepLab(ASPP),这个博主讲得很好，从V1~V3，这个语义分割篇很详细

DeepLabV3网络简介(语义分割)_哔哩哔哩_bilibili对DeepLabV3网络结构进行简单讲解。https://www.bilibili.com/video/BV1Jb4y1q7j7?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

DaNet

ACnet

DNL

OCRnet

UperNet

FPN