深度学习在图像处理中的应用教程

前言

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。

教程目录，点击跳转相应视频（后期会根据学习内容增加）

图像分类
- LeNet（已完成）
  - Pytorch官方demo(Lenet)
  - Tensorflow2官方demo
- AlexNet（已完成）
- VggNet（已完成）
- GoogLeNet（已完成）
- ResNet（已完成）
- ResNeXt (已完成)
  - ResNeXt网络讲解
  - Pytorch搭建ResNeXt网络
- MobileNet_V1_V2（已完成）
- MobileNet_V3（已完成）
- ShuffleNet_V1_V2 (已完成)
- EfficientNet_V1（已完成）
- EfficientNet_V2 (已完成)
- Vision Transformer(已完成)
- Swin Transformer(已完成)
- ConvNeXt(已完成)
目标检测
- Faster-RCNN/FPN（已完成）
- SSD/RetinaNet (已完成)
- YOLO Series (已完成)
语义分割
- FCN (已完成)
  - FCN网络讲解
  - FCN源码解析(Pytorch版)
- DeepLabV3 (已完成)
- LR-ASPP (已完成)
  - LR-ASPP网络讲解
  - LR-ASPP源码解析(Pytorch版)
- U-Net (已完成)
  - U-Net网络讲解
  - U-Net源码解析(Pytorch版)
实例分割
- Mask R-CNN（进行中）
  - Mask R-CNN网络讲解
  - Mask R-CNN源码解析(Pytorch版)

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所需环境

Anaconda3（建议使用）
python3.6/3.7/3.8
pycharm (IDE)
pytorch 1.10 (pip package)
torchvision 0.11.1 (pip package)
tensorflow 2.4.1 (pip package)

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