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awesome-deep-learning

深度学习资料
https://github.com/DenseAI/awesome-deep-learning

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5 自然语言处理（NLP）
1 深度学习基础知识
2 目标检测
- 图像增广
- FPN - caffe]`](https://github.com/unsky/FPN)
- Mask R-CNN - caffe2]`](https://github.com/facebookresearch/Detectron) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/matterport/Mask_RCNN) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN) [`[unofficial code - pytorch]`](https://github.com/multimodallearning/pytorch-mask-rcnn)
- YOLO v3 - c]`](https://pjreddie.com/darknet/yolo/) [`[unofficial code - pytorch]`](https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3) [`[unofficial code - pytorch]`](https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3) [`[unofficial code - keras]`](https://github.com/qqwweee/keras-yolo3) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/mystic123/tensorflow-yolo-v3)
- 锚框
- R-CNN - caffe]`](https://github.com/rbgirshick/rcnn)
- YOLO v1 - c]`](https://pjreddie.com/darknet/yolo/)
- 人脸识别系列（三）：DeepID2
- 人脸识别系列（五）：face++
- 人脸识别系列（十）：Webface系列2
- 人脸识别系列（十三）：SphereFace
- 人脸识别系列（十七）：ArcFace/Insight Face
- 人脸识别系列（十八）：MobileFaceNets
- SphereFace算法详解
- 目标检测综述
- Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
- 论文笔记-2019-Object Detection in 20 Years: A Survey
- Object Detection in 20 Years: A Survey
- 人脸识别综述
- 微调
- 目标检测和边界框
- 一文读懂目标检测
- SSD - caffe]`](https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow) [`[unofficial code - pytorch]`](https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch)
- YOLO v2 - c]`](https://pjreddie.com/darknet/yolo/) [`[unofficial code - caffe]`](https://github.com/quhezheng/caffe_yolo_v2) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/nilboy/tensorflow-yolo) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/sualab/object-detection-yolov2) [`[unofficial code - pytorch]`](https://github.com/longcw/yolo2-pytorch)
- RetinaNet - keras]`](https://github.com/fizyr/keras-retinanet) [`[unofficial code - pytorch]`](https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet) [`[unofficial code - mxnet]`](https://github.com/unsky/RetinaNet) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/retinanet)
- M2Det - pytorch]`](https://github.com/qijiezhao/M2Det)
- 探索 YOLO v3 源码 - 第1篇训练
- 探索 YOLO v3 源码 - 第2篇模型
- 探索 YOLO v3 源码 - 第3篇网络
- 探索 YOLO v3 源码 - 第4篇真值
- 探索 YOLO v3 源码 - 第5篇 Loss
- 探索 YOLO v3 源码 - 完结篇预测
- 目标检测算法综述之FPN优化篇
- FaceNet源码解读1
- FaceNet源码解读2
- 格灵深瞳：人脸识别最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨
- DeepID+DeepID2+DeepID3人脸识别算法总结
- 人脸识别系列（一）:DeepFace
- 人脸识别系列（二）：DeepID1
- 人脸识别系列（四）：Webface系列1（CASIA-WebFace）
- 人脸识别系列（六）：FaceNet
- 人脸识别系列(七)：百度的人脸识别
- 人脸识别系列（八）：VGGFace
- 人脸识别系列（九）：FR+FCN
- 人脸识别系列（十一）：Webface系列3
- 人脸识别系列（十二）：Center Loss
- 人脸识别系列（十四）：NormFace
- 人脸识别系列（十五）：COCO Loss
- 人脸识别系列（十六）：AMSoftmax
- 损失函数改进之Large-Margin Softmax Loss
- Deep Face Recognition: A Survey
- Fast R-CNN - caffe]`](https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn)
- RetinaNet - keras]`](https://github.com/fizyr/keras-retinanet) [`[unofficial code - pytorch]`](https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet) [`[unofficial code - mxnet]`](https://github.com/unsky/RetinaNet) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/retinanet)
- 探索 YOLO v3 源码 - 第1篇训练
- 探索 YOLO v3 源码 - 第3篇网络
- SSD - caffe]`](https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd) [`[unofficial code - tensorflow]`](https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow) [`[unofficial code - pytorch]`](https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch)
3 强化学习
4 生成对抗网络（GAN）
0 更新 Update

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2 目标检测 56 1 深度学习基础知识 51 5 自然语言处理（NLP） 43 3 强化学习 43 4 生成对抗网络（GAN） 9 0 更新 Update 3

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