deep-learning-for-image-processing

WZMIAOMIAOGPL-3.0更新放缓

配套 B 站视频教程的深度学习图像处理实战代码库，用 PyTorch 和 TensorFlow2 覆盖图像分类、目标检测与分割的完整训练流程。

deep learning for image processing including classification and object-detection etc.

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图像分类目标检测图像分割 PyTorch TensorFlow2

对比 GitHub bilibili classification deep-learning object-detection pytorch

怎么上手

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支持 Apple Silicon

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配套B站视频的深度学习图像处理教程，覆盖分类、检测、分割等主流网络的Pytorch与Tensorflow实现

配套 B 站视频教程的深度学习图像处理实战代码库，用 PyTorch 和 TensorFlow2 覆盖图像分类、目标检测与分割的完整训练流程。

核心能力

按图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、关键点检测分章组织
每个网络配结构讲解视频与Pytorch/Tensorflow2搭建教程
覆盖LeNet到ConvNeXt、ViT、Swin等主流骨干网络
含Faster-RCNN、SSD、YOLO系列、FCOS等检测网络源码解析
提供FCN、DeepLabV3、U-Net、Mask R-CNN、HRNet等分割与关键点实现

容易踩的坑

README未给出安装与运行命令，需自行按各章节代码准备Pytorch或Tensorflow2环境；课程PPT需自行到course_ppt文件夹下载；部分内容以B站视频形式呈现，需配合视频学习

内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README

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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)
- RepVGG（已完成）
  - RepVGG网络讲解
- Vision Transformer(已完成)
- Swin Transformer(已完成)
- ConvNeXt(已完成)
- MobileViT(已完成)
  - MobileViT网络讲解
  - 使用Pytorch搭建MobileViT
目标检测
- Faster-RCNN/FPN（已完成）
- SSD/RetinaNet (已完成)
- YOLO Series (已完成)
- FCOS（已完成）
  - FCOS网络讲解
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)
- U2Net (已完成)
  - U2Net网络讲解
  - U2Net源码解析(Pytorch版)
实例分割
- Mask R-CNN（已完成）
  - Mask R-CNN网络讲解
  - Mask R-CNN源码解析(Pytorch版)
关键点检测
- DeepPose（已完成）
  - DeepPose网络讲解
  - DeepPose源码解析(Pytorch版)
- HRNet（已完成）
  - HRNet网络讲解
  - HRNet源码解析(Pytorch版)

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