• 00、计算机视觉入门与调优简介


    写在前面

    1. 每天更新1篇文章,共更新100篇以上

    2. 相关代码会放在gitee上

    3. 中间会按进度和反馈安排视频讲解

    4. 预计2023-11-11开始推送文章,持续3个月左右

    专栏简介

    本专栏带你从头开始入门计算机视觉。

    内容会比之前写的文章更专业更全面,并且你可以深度链接作者,确保你能完全学会。

    预计更新100篇文章以及实战代码(预计在3个月左右时间更新完成),包含以下章节(更新过程中会有调整):

    我所理解的计算机视觉

    基础背景知识

    1. 图片和像素

    2. 灰度图

    3. 彩色 RGB以及通道在计算机视觉中的含义

    4. 彩色YUV

    5. OpenCV 介绍、环境搭建及一个实战完成YUV的分量提取

    传统计算机视觉初探

    1. 高斯滤波

    2. 均值滤波

    3. 利用 opencv 完成一张图片的高斯模糊

    4. 边缘检测

    5. 大津算法

    6. C++ 利用大津算法完成一张图片的分割

    深度学习基础

    1. 机器学习和深度学习的关系

    2. 神经网络

    3. 训练和推理

    4. 正向传播和反向传播

    5. 损失函数

    6. 正向推理的性能,那些框架存在的意义

    图片分类模型 - Resnet50

    1. 什么是 Resnet50 神经网络?

    2. Resnet 神经网络为什么这么重要?

    3. Resnet 中共包含哪些算法?

    4. 卷积 - 计算机视觉为什么离不开卷积(conv)

    5. 卷积 - 卷积的输入和输出, 特征图, feature map

    6. 卷积 - 卷积核

    7. 卷积 - 感受野(卷积是如何看到图像的)

    8. 卷积 - 图片通道数

    9. 卷积 - 图片的特征是如何通过卷积表征的

    10. 卷积 - 卷积算法的可视化

    11. 卷积 - 卷积的本质  - 图片特征的融合

    12. 卷积 - 特征图可视化,卷积到底学到了图片的什么特征

    13. 卷积 - 卷积算法公式推导

    14. 卷积参数 - padding 的作用

    15. 卷积参数 - stride 的作用

    16. 卷积参数 - dilation 的作用

    17. 变种卷积 - 空洞卷积

    18. 变种卷积 - 分组卷积

    19. 变种卷积 - 逐通道卷积

    20. 实战环境搭建 - python  和 C++ 卷积实战 - 手写一个基础卷积算法

    21. 卷积总结 池化 - 什么是池化算法

    22. 池化 - 池化的核函数

    23. 池化 - 和卷积的区别

    24. 池化 - 最大池化

    25. 池化 - 最大池化的特征不变性

    26. 池化 - 平均池化 ,全局平均池化

    27. 池化实战 - 手写一个最大池化函数

    28. BatchNorm - 批归一化,为什么在特征图的 batch 维度做?

    29. BatchNorm - 解决了什么问题

    30. BatchNorm 实战 - 公式推导以及手写一个BatchNorm 算法

    31. BatchNorm 为什么可以和卷积融合?

    32. 激活函数 - 非线性的重要性

    33. 激活函数 - Relu 公式

    34. 激活函数 - 为什么有人说可以无脑用Relu

    35. 激活函数 - sigmoid

    36. 激活函数 - 梯度消失和梯度爆炸

    37. Resnet - 残差结构

    38. Resnet - 残差结构的作用

    39. python/c++ 实战 - 利用卷积+relu + add 手写一个残差结构

    40. 全连接 - 全连接的本质,图片特征的大融合

    41. 全连接 - 和卷积的区别和联系

    42. python/c++ 实战 - 手写一个全连接算法

    43. Softmax 分类器的作用

    44. Softamx 分类的本质

    45. Softmax 与损失函数的关系

    46. python/c++  实战 - 手写 softmax 算法

    47. Resnet 中的下采样

    48. Resnet 中的BottleNeck 结构

    模型实战

    1. python/c++ 实战 - 手写搭建 conv + batchnorm + relu conv_bn_relu)结构

    2. python/c++ 实战 - 手写搭建 bottleneck 结构

    3. python/c++ 实战 - 手写全局平均池化

    4. python/c++ 实战 - 利用 conv_bn_relu + bottleneck + 最大池化 + 全局池化 + 全连接搭建resnet50

    5. python/c++ 实战 - 下载该神经网络预训练权值

    6. python/c++ 实战 - 对神经网络加载权值 python/c++

    7. 实战解析 - 图像预处理介绍

    8. python/c++ 手写图像预处理

    9. python/c++ 输入任意图片,正确推理结果

    10. 神经网络评价指标 - Top1/Top5, 看你手写的神经网络正确率如何?

    模型性能优化

    1. python/c++ 实战总结 神经网络性能指标 - 吞吐和延时

    2. 计算机基础 - 计算数据流加载(IO)

    3. 性能优化1 - 循环展开(unrooling) 及其原理

    4. 性能优化2 - 图融合及其原理

    5. 性能优化2 - resnet中可融合的层的算法等价关系介绍

    6. 性能优化实战 - 以上述手写的神经网络代码为基础,完成图融合的实战

    7. 性能优化3 - 什么是计算向量化

    8. 性能优化3 - 内积和卷积的关系

    9. 性能优化3 - 利用 python 的内积优化卷积运算

    10. 性能优化3 - CPU 向量指令和标量指令介绍

    11. 性能优化3 - CPU avx指令集介绍

    12. 性能优化3实战 - 利用avx指令集做卷积算法的优化

    13. 性能优化4 - 权值预加载技术

    14. 性能优化5 - 模型预编译技术和代码生成介绍

    专栏总结

    小册内容丰富,从原理入门到算法解析到实战,全部包含。

    围绕着Resnet50这一神经网络,会带你将基础知识打牢,无论你是小白,还是已有一些基础想提高,都很适合。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/134482841