- 本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结,总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。后期如果有学习到新的知识也会与大家一起分享。
 - 本教程会以视频的方式进行分享,教学流程如下:
1)介绍网络的结构与创新点
2)使用Pytorch进行网络的搭建与训练
3)使用Tensorflow(内部的keras模块)进行网络的搭建与训练 - 课程中所有PPT都放在
course_ppt文件夹下,需要的自行下载。 
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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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ResNeXt (已完成)
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MobileNet_V1_V2(已完成)
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MobileNet_V3(已完成)
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ShuffleNet_V1_V2 (已完成)
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EfficientNet_V1(已完成)
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EfficientNet_V2 (已完成)
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RepVGG(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
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Faster-RCNN/FPN(已完成)
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SSD/RetinaNet (已完成)
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YOLO Series (已完成)
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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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U2Net (已完成)
 
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实例分割
- Mask R-CNN(已完成)
 
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关键点检测
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DeepPose(已完成)
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HRNet(已完成)
 
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欢迎大家关注下我的微信公众号(阿喆学习小记),平时会总结些相关学习博文。
如果有什么问题,也可以到我的CSDN中一起讨论。 https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/103482003
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