deep learning for image processing:用于图像处理的深度学习包括分类和对象检测等 源码

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。 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进行网络的建造与训练3)使用Tensorflow(内部的keras模块)进行网络的建造与训练 教程目录,单击重新相应视频(后续会根据学习内容增加) 图像分类 LeNet(已​​完成) AlexNet(已​​完成) VggNet(已​​完成) GoogLeNet(已​​完成) ResNet(已​​完成) ResNeXt(已完成) MobileNet(已​​完成) ShuffleNet(已​​完成) 目标检测篇 Faster-RCNN / FPN(进行中) SSD / RetinaNet(进行中) YOLOv3 SPP(进行中) 目标分割 所需环境 Anaconda3(建