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https://github.com/1006279002/vnn_notes

视觉神经网络学习笔记
https://github.com/1006279002/vnn_notes

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视觉神经网络学习笔记

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## 关于视觉神经网络的个人学习笔记
`Author:CrazyApple`

![pic1](data/pic1.jpg)

视觉神经网络的学习重点在于两个方面:
* Python语言的实际运用(涉及Pytorch库及Python基础语法)
* 各种理论知识储备(网络课程/论文学习)
* [吴恩达深度学习](https://www.bilibili.com/video/BV1gb411j7Bs/?vd_source=0b4bcbffc670d0a15a1b455a60a6b8de)
* [李宏毅深度学习](https://www.bilibili.com/video/BV1zbksYEE5c/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_default_collection.content.click&vd_source=0b4bcbffc670d0a15a1b455a60a6b8de)
* [3B1B深度学习入门系列](https://space.bilibili.com/88461692/lists/1528929?type=series)
* [Neural Information Processing](https://papers.nips.cc/)
* [google学术](https://scholar.google.com.hk/)

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### 阶段一
系统学习基本模型和理论
- [x] CNN
- [x] RNN
- [x] LSTM
- [ ] ~~GAN~~
- [ ] ~~DQN~~
- [x] transformer
- [x] Attention
- [x] mamba

研究模型的发展流程和发展路线
- [x] YOLO模型路线
- [x] Fast R-CNN路线
- [x] mobilenet轻量化模型
- [x] VIT transformer运用
- [x] ResNet运用

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### 阶段二
论文研究学习阶段

通过对笔记中提及/经典论文的研读,进行笔记学习拓展,加深对各种模型的理解

- [x] YOLO
- [x] Fast R-CNN
- [x] Transformer
- [x] ViT

* 拓展阅读部分(后续添加)
* [ ] Linformer

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### 阶段三
对实际模型的代码学习,pytorch基本库的学习

[pytorch学习目录](pytorch/学习目录.md)

- [ ] [CNN工件探伤项目](https://github.com/1006279002/CNN-SurfaceDefectDetection)(目前是private状态)
- [ ] [Transformer](https://github.com/tensorflow/tensor2tensor)

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插件列表:
* **Advanced Tables**
* **Copilot**
* **Excalidraw**