知识点快速回顾

常常一段时间不接触，一些知识点就陌生了，此贴也是为了自己能够快速回忆起来，重新捡起知识点。

一.深度学习

首先是博主的博客，一些理论知识点

深度学习之检测、分类及分割（一）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_检测,分类,分割

 深度学习之检测、分类及分割（二）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客

目标分类、语义分割、目标检测中的深度学习算法阶段性总结_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_目标分类算法

YOLO系列知识点整理_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_yolo

SSD系列、Retinanet、Efficientdet、RCNN系列知识点整理_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_retinanet ssd

 以上都是一些基础，其它的一些最新理论，目前的策略是大概了解一下即可，知道发生了什么

如下是值得关注的网站。

深入浅出YOLOv1-v7系列Head部分完整解析

 江大白 - 知乎

集成多种YOLO改进点，小白科研创新开源工具箱YOLOAir，借鉴学习！ (qq.com)

 其次是代码部分，对于ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT加速模型推理机制，这块方式大体掌握就行，博主也有相关博客记录

树莓派4B上配置OpenVINO_竹叶青lvye的博客-CSDN博客

OpenVINO示例介绍_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_openvino 示例

ONNX Runtime使用简单介绍_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_onnxruntime 使用OpenVINO使用介绍(一）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_openvinoONNX Runtime使用简单介绍_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_onnxruntime 使用

TensorFlow Lite runtime在树莓派4B上的使用_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_tensorflow模型部署到树莓派

 TensorRT安装及验证_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_如何查看tensorrt是否安装成功

 TensorRT加速方法介绍（python pytorch模型）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_tensorrt加速

TensorRT加速模型推断时间方法介绍（c++ pytorch模型）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客

 这部分内容比较死，基本掌握了就一劳永逸了。每种框架都有自己的官网（TensorRT、Openvino、ONNXRuntime、Tensorflow Lite)，看这些官网简直就是一种享受。博主有全部看完过。

基础环境的配置也很死，基本就是照本宣科，可能就是编译或者交叉编译下（不管是windows, linux, 还是嵌入式平台） 

Jetson TX2配置Tensorflow、Pytorch等常用库_竹叶青lvye的博客-CSDN博客

 树莓派4B安装Tensorflow2.4.0_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_树莓派安装tensorflow

 如下含有在Anaconda环境下创建虚拟环境

 非虚拟机环境下Ubuntu配置_竹叶青lvye的博客-CSDN博客

 树莓派4B上多版本python切换（一）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_树莓派修改python版本

如下含有在纯python环境下创建虚拟环境 

 树莓派4B上多版本python切换（二）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客

树莓派4B基础环境配置_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_树莓派4b配置

深度学习算法实现方面 

windows下和unbuntu配置过程大同小异，推荐还是在Anaconda环境下实现。基本大多算法都是在tensorflow2, pythorch框架下实现的。提前配置好对应的cuda和cuddn就可以玩了。由于自由开发，自由学习，博主就在linux下实现。后期关注的点是各算法的一些实验，所以也不会涉及到再去用openvino, onnx runtime, tensor rt加速

嵌入式这块，博主用过了树莓派和Nvidia jetson TX2, 使用配置这块之前也都有博客介绍，主要的还是算法的实现，其它的只是换个平台移植而已。神经加速计算棒也用过，这些配置也都是很死的东西。

所以从长远来看，博主应该要focus的点还是最新的目标检测、分类、分割算法。不会牵扯太多东西，一些最新算法了解下最新原理，在PC Linux上跑一跑效果，不去涉及算法移植，不涉及算法加速。

如果很久没有接触，生疏了，可以先跑一个入门demo例子来练练手（PC Linux上)。

语义分割之SegNet训练预测自己的数据集_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_segnet训练自己的数据

ultralytics/yolov3训练预测自己数据集的配置过程_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_ultralytics yolov3

一些主流的深度学习模型实现资源查找

深度学习常用资料整理_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_深度学习资料

二.PCL

 1.软件下载安装，环境配置参考

win10环境下PCL安装和配置回顾（一）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客

2.PCL介绍及常用算法介绍

如下是官网介绍

Point Cloud Library | The Point Cloud Library (PCL) is a standalone, large scale, open project for 2D/3D image and point cloud processing.

 里面有一些理论+实际例子的demo,值得参考，博主有全部看完。

3.其它。

其它的一些比如QT，VSCode, Pycharm的配置以及linux下的一些操作，博主之前也都有详细的博客记录，需要时去查找即可。