深度学习在图像处理中的应用(tensorflow2.4以及pytorch1.10实现)
本人在读研期间的研究方向是图像处理以及深度学习(主要是图像分类和目标检测)。在做深度学习时使用的是tensorflow深度学习框架,学习全是自学,很多资源都是在Github上找的。我发现现在Github上很多深度学习的开源项目都是用的tensorflow和pytorch框架。所以现在也开始学习pytorch框架,之前一直用的是tensorflow1.x版本,今年正好迎来了新的tensorlfow大版本2.x时代,所以本教程主要是以tensorflow2.4以及pytorch1.10搭建模型。
写这篇博文的目的嘛,首先是巩固自己之前学的知识,其次学习pytorch以及强化tensorflow的使用,最后也能分享自己的学习心得,我想应该能帮到大家少踩点坑。
本教程的初步规划如下,针对每个模块我会先讲下原理,然后带着大家分别使用tensorflow2.4和pytorch1.10去搭建并训练网络,其中也会穿插着讲些我觉得需要注意的地方,以及一些坑,本教程所使用的代码我会放在我的GitHub中,大家可以自行下载使用:
https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing
我的bilibili频道:
https://space.bilibili.com/18161609/channel/index
教程目录,点击跳转相应视频(后期会根据学习内容增加)
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图像分类
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LeNet(已完成)
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AlexNet(已完成)
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VggNet(已完成)
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GoogLeNet(已完成)
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ResNet(已完成)
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MobileNet(已完成)
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ShuffleNet (已完成)
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EfficientNet(已完成)
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EfficientNetv2(已完成)
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Vision Transformer(已完成)
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Swin Transformer(已完成)
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ConvNeXt(已完成)
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MobileViT(已完成)
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目标检测篇
- Faster-RCNN/FPN(已完成)
- SSD/RetinaNet (已完成)
- YOLO Series (已完成)
- FCOS(已完成)
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语义分割
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FCN (已完成)
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DeepLabV3 (已完成)
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LR-ASPP (已完成)
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U-Net (已完成)
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实例分割
- Mask R-CNN(进行中)
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关键点检测
- HRNet(进行中)
所需环境
- Anaconda3(建议使用)
- python3.6 / 3.7
- pycharm (IDE)
- pytorch 1.10 (pip package)
- torchvision 0.11.1 (pip package)
- tensorflow 2.4 (pip package)
其实我看到网上也有些相关教程,但是我觉得有的主要是讲原理并不会带你去写代码,有的是直接从GitHub上clone些大牛的代码然后和大家讲怎么去用(我之前有看到一些老师clone git上的一些大牛代码然后教你怎么用,然后课程也很贵基本都是成百上千的,表示学生党看不起),我总感觉没能很好的融合在一起,可能是我没有找到好的资源吧,哈哈。所以我就想自己总结的同时也将所学的知识分享给大家。嗯~ o( ̄▽ ̄)o,然后我想说我只是个普普通通的研究生而已(本科并不是计算机专业),很多知识都是靠研究生期间自学的并没有接受过系统的学习,有说的不对的地方还希望大家多多指教,我们共同学习。由于本人已经开始上班了,所以只能抽空余时间去准备要讲的课程,录视频以及剪辑视频,所以效率比较低,还请大家见谅。如果有什么问题,可以直接留言有空我会回复的。
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