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deep learning for image processing

パイソン

1.0.0

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画像処理におけるディープラーニングの適用に関するチュートリアル

序文

このチュートリアルは、大学院研究中の私の研究コンテンツの概要です。もっと友達を助けたいと思っています。後で新しい知識を学ぶと、それを共有します。
このチュートリアルはビデオ形式で共有され、教育プロセスは次のとおりです。
1）ネットワークの構造と革新ポイントを紹介する
2）Pytorchを使用して、ネットワークを構築およびトレーニングします
3）Tensorflow（内部Kerasモジュール）を使用して、ネットワークを構築およびトレーニングする
コース内のすべてのPPTはcourse_pptフォルダーに配置され、必要に応じて自分でダウンロードします。

チュートリアルディレクトリ、クリックして対応するビデオにジャンプします（学習コンテンツに従って後で追加されます）

画像分類
- レネット（完了）
  - Pytorchの公式デモ（LENET）
  - Tensorflow2公式デモ
- alexnet（完了）
  - ALEXNETネットワークの説明
  - PytorchはAlexnetを構築します
  - tensorflow2はalexnetを構築します
- vggnet（完了）
  - vggnetネットワークの説明
  - PytorchはVGGネットワークを構築します
  - Tensorflow2はVGGネットワークを構築します
- GoogleNet（完了）
  - GoogleLenetネットワークの説明
  - PytorchはGoogleLenetネットワークを構築します
  - Tensorflow2はGoogleLenetネットワークを構築します
- resnet（完了）
  - ResNetネットワークの説明
  - PytorchはResNetネットワークを構築します
  - Tensorflow2はResNetネットワークを構築します
- resnext（完了）
  - 再接続ネットワークの説明
  - PytorchはResNextネットワークを構築します
- mobilenet_v1_v2（完了）
  - mobilenet_v1_v2ネットワーク説明
  - PytorchはMobileNetv2ネットワークを構築します
  - Tensorflow2は、mobilenetv2ネットワークを構築します
- mobilenet_v3（完了）
  - MobileNet_V3ネットワーク説明
  - PytorchはMobileNetv3ネットワークを構築します
  - Tensorflow2はMobileNetv3ネットワークを構築します
- shufflenet_v1_v2（完了）
  - shufflenet_v1_v2ネットワーク説明
  - pytorchを使用して、shufflenetv2を構築します
  - tensorflow2を使用して、shufflenetv2を構築します
- EfficientNet_v1（完了）
  - 効率的なネットワークの説明
  - Pytorchを使用してEfficientNetを構築します
  - Tensorflow2を使用したEfficientNetの構築
- EfficientNet_v2（完了）
  - EfficientNetv2ネットワーク説明
  - Pytorchを使用して、EfficientNetv2を構築します
  - Tensorflowを使用して、EfficientNetv2を構築します
- repvgg（完了）
  - repvggネットワークの説明
- ビジョントランス（完了）
  - マルチヘッドの注意の説明
  - ビジョントランスネットワークの説明
  - Pytorchを使用して、視覚変圧器を構築します
  - Tensorflow2を使用して、ビジョントランスを構築します
- スウィントランス（完成）
  - SWINトランスネットワークの説明
  - Pytorchを使用して、Swin Transformerを構築します
  - Tensorflow2を使用して、SWINトランスを構築します
- Convnext（完了）
  - Convnextネットワーク説明
  - Pytorchを使用してConvnextを構築します
  - Tensorflow2を使用してConvnextを構築します
- MobileVit（完了）
  - MobileVitネットワークの説明
  - Pytorchを使用してMobileVitを構築します
ターゲット検出
- より速いRCNN/FPN（完了）
  - より速いRCNNネットワーク説明
  - FPNネットワークの説明
  - より速いRCNNソースコード分析（Pytorch）
- SSD/Retinanet（完了）
  - SSDネットワークの説明
  - レチナネットネットワークの説明
  - SSDソースコード分析（Pytorch）
- Yoloシリーズ（完了）
  - Yoloシリーズネットワーク説明（V1〜V3）
  - Yolov3 SPPソースコード分析（Pytorchバージョン）
  - Yolov4ネットワークの説明
  - Yolov5ネットワークの説明
  - Yoloxオンライン説明
- FCOS（完了）
  - FCOSネットワークの説明
セマンティックセグメンテーション
- FCN（完了）
  - FCNネットワークの説明
  - FCNソースコード分析（Pytorchバージョン）
- deeplabv3（完了）
  - deeplabv1ネットワークの説明
  - deeplabv2ネットワークの説明
  - deeplabv3ネットワークの説明
  - deeplabv3ソースコード分析（pytorchバージョン）
- LR-ASPP（完了）
  - LR-ASPPネットワークの説明
  - LR-ASPPソースコード分析（Pytorchバージョン）
- u-net（完了）
  - u-netネットワークの説明
  - u-netソースコード分析（pytorchバージョン）
- u2net（完了）
  - U2NETネットワークの説明
  - U2NETソースコード分析（Pytorchバージョン）
インスタンスセグメンテーション
- マスクr-cnn（完了）
  - R-CNNネットワークの説明をマスクします
  - マスクR-CNNソースコード分析（Pytorchバージョン）
キーポイント検出
- deeppose（完了）
  - ネットワークの説明を削除します
  - ソースコード分析（Pytorchバージョン）を廃止する
- hrnet（完了）
  - HRNETネットワークの説明
  - HRNETソースコード分析（Pytorchバージョン）