【深度学习图像检测与分类快速入门系列】

文前白话

这个系列根据哔站博主<神秘的wz>主讲的课程制作而成，文章末尾有up主视频链接参考学习。

想要的自行车来啦 !

深度学习图像检测与分类快速入门系列文章链接

基础篇

1. 【卷积神经网络基础知识（一）】
2. 【卷积神经网络基础知识（二）】
3. 【常见的深度学习框架】
4. 【深度学习卷积神经网络中涉及的训练参数与超参数概念理解】

实战篇

Pytorch

1. 【深度学习-图像分类篇01】使用pytorch搭建LeNet图像分类网络.

2. 【深度学习-图像分类篇02】使用pytorch搭建EfficientNet网络图像分类模型

3. [pytorch搭建AlexNet网络图像分类模型]

4. [pytorch搭建VGG网络图像分类模型]

5. [pytorch搭建GoogLeNet网络图像分类模型]

Tensorflow

[Tensorflow 搭建官网demo图像分类网络]

[Tensorflow2 搭建EfficientNet图像分类网络]

番外篇

1.【深度学习-pytorch-番外篇01】PASCAL& VOC数据集介绍与制作自己的数据集

2.【深度学习-pytorch-番外篇02】Microsoft COCO数据集介绍以及简单使用

3.【深度学习-pytorch-番外篇03】制作数据集时，用python脚本对标注信息进行数据清洗和可视化】

4.【深度学习-pytorch-番外篇04】如何在pytorch中自定义dataset读取数据

5.【深度学习-pytorch-番外篇05】如何在Pytorch中使用Tensorboard可视化训练过程

6.【深度学习-pytorch-番外篇06】如何使用pytorch查看网络中间层特征矩阵以及卷积核参数.

持续更新。。。。。

视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV1M7411M7D2