UP:[跟李沐学AI]
从入门当行业前沿,罕见的DeepLearning顶尖大佬全中文教学
“这周组会又有内容了”、“导师您来了”
斯坦福2021秋:实用机器学习,从入门到毕业,短小精悍
经典DL论文精读,无废话,极易懂,高站位
UP:同济子豪兄
理论入门的不二人选,十几篇主干网络与目标识别的经典论文精读,从原理到原文,从代码到原作者演讲,帮你吃透经典。精读人工智能经典论文
UP:霹雳吧啦Wz
真正的手把手复现,逐行讲解,注释写满后给你:
理论讲解→环境配置→数据处理→模型参数设置→结果评价
“导师”代码还是那么好用
横跨DeepLearning各个主流应用的Top、Hot、Classical模型代码
视频:李宏毅的深度学习
理论完全体,差缺补漏之首,GAN、RL、NLP……
视频:吴恩达的机器学习
入门的入门,适合完全0基础(文科、高中)小白,但偏向于理论,可能略显枯燥
pytorch使用
PyTorch-网络的创建,预训练模型的加载
Tricks总结
1、Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)
使用tricks理论讲解:数据增强、图像预处理、网络初始化、训练过程中提示、激活函数选择、多样化的正则化……
2、《深度学习》课程总结-深度学习的实用层面
深度学习实用层面提示:数据集划分与分布、正则化、神经网络的权重初始化
Normalization Component
BN、LN、IN、GN、SN归一化
论文+代码+原理,五种经典常用归一化方法精讲总结
标签平滑
Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss、以及softmax和log_softmax
卷积理解
1、conv_arithmetic
你在各大博文随处可见的卷积运算可视化GIF2、卷积有多少种?一文读懂深度学习的各种卷积
公式+图片,带你理解千奇百怪的卷积
数据增强
全网最全:盘点那些图像数据增广方式Mosiac,MixUp,CutMix等
YOLO系列
YOLO全网最优网络结构图=江大白的网络结构图
深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解
深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解
Partial Convolutions(部分卷积)
论文阅读之《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》
Transformer
1、图解Transformer
2、从Transformer到Bert
Spatial Transformer Networks (空间变换网络)
详细解读Spatial Transformer Networks(STN)-一篇文章让你完全理解STN了
GAN评价
1、GAN的几种评价指标
2、六种GAN评估指标的综合评估实验,迈向定量评估GAN的重要一步
3、Maximum Mean Discrepancy详解,含代码实现
自监督学习
1、自监督学习综述
2、关于深度学习自监督学习的两篇综述文章
Super Resolution(超分辨率)
从SRCNN到EDSR,总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程
Style Transfer(风格迁移)
1、Image Style Transfer:多风格 TensorFlow 实现
一篇出色的风格迁移展示作业,用问题引出算法核心
2、Style Transfer | 风格迁移综述
纵览风格迁移的发展
3、格拉姆矩阵(Gram matrix)详细解读
通俗易懂理解Gram矩阵,对风格迁移“知根知底”
YOLOX
1、YOLOX深度解析
2、YOLOX深度解析(二)-simOTA详解
3、论文阅读|目标检测之基于OTA,以最佳传输优化来实现新的基于CNN的一对多标签分配策略
点云分类
【3D计算机视觉】从PointNet到PointNet++理论及pytorch代码
将门创投 | 斯坦福大学在读博士生祁芮中台:点云上的深度学习及其在三维场景理解中的应用
Pointnet作者全中文详解