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https://github.com/jayboxyz/deeplearning-cv-notes

:notebook: DeepLearning and CV notes.
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Topics: deeplearning, matlab, matplotlib, numpy, opencv, python, scikit-learn, tensorflow
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[toc]

深度学习、计算机视觉学习过程。

# 写在前面

人工智能最新学术研究和技术实现追寻可关注：

- [量子位 - 知乎 - 专栏](https://zhuanlan.zhihu.com/qbitai)

- [机器之心 - 知乎 - 专栏](https://zhuanlan.zhihu.com/jiqizhixin)

- [新智元 - 知乎]()

- [计算机视觉论文速递 - 知乎 - 专栏](https://zhuanlan.zhihu.com/c_172507674)

- [PaperWeekly - 知乎 - 专栏](https://zhuanlan.zhihu.com/paperweekly)

- [计算机视觉life - 知乎 - 专栏](https://zhuanlan.zhihu.com/c_150246914)

- 相关网站：

  - [专知 - 专知](http://www.zhuanzhi.ai)

  - [AI研习社]()

  - [极市开发者社区]()

  - [PaperWeekly](https://www.paperweekly.site/home)

  - [论文投稿 - 学术交流区 - 小木虫论坛-学术科研互动平台](http://muchong.com/f-125-1)

学习经验参考：

- [关于学习机器学习算法的一些建议（忠告） - 知乎]()

- [深度学习的一些经验总结和建议| To do v.s Not To Do](https://mp.weixin.qq.com/s/5WpdUrv8caCMYSEEt5hS9w)

AI Conference Deadlines：

比赛：

- Kaggle官网：https://www.kaggle.com/

- 天池AI开发者社区：https://tianchi.aliyun.com/

# 一、基础学习

## 1.1 数学基础

- [标准差和方差]()  [荐]★★★

- [理解梯度下降]()  [荐]★★★

- [one-hot 编码]()

- [数据标准化/归一化normalization]()  [荐] 

## 1.2 深度学习

### 1.2.1 基础入门

科普文章：

- [推荐 | 机器学习经典总结，入门必读【17000字，可下载PDF】](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODM4MjA5MA==&mid=2247485716&idx=1&sn=5b182c1c0b6578b1b1f3b75878ec1364&chksm=97ea2371a09daa6713afbe506d2bc40a7b2062be151c58425cefabf6cb3c41de37e9f51fdb0b&mpshare=1&scene=1&srcid=1209sLVUbZIHaCnoa9sLlfZ4#rd)

- [一图看懂| 人工智能知识体系大全](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2MDc1MjEyMQ==&mid=2247486182&idx=1&sn=6174593f5862193e98cda311022aeb94&source=41#wechat_redirect)

- [云计算、大数据和人工智能这么火，究竟是什么关系？](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2MDc1MjEyMQ==&mid=2247486185&idx=1&sn=0690fac9da75b1ea9f44c4f79df461a9&source=41#wechat_redirect)

- [漫画：人工智能简史](https://mp.weixin.qq.com/s/0ps-tSx2xV1090NeZNQAFA)

入门：

- [神经网络入门 - 阮一峰的网络日志]()  [荐]

- [如何识别图像边缘？ - 阮一峰的网络日志](http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/07/edge-recognition.html)

- [从入门到精通：卷积神经网络初学者指南 | 机器之心]()

- [能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？ - YJango的回答 - 知乎]()

- [深度学习入门指南：25个初学者要知道的概念 - 知乎]()  [荐]  

基础：

- [李理：详解卷积神经网络 - qunnie_yi的博客 - CSDN博客]()

- [神经网络激励函数的作用是什么？有没有形象的解释？ - 忆臻的回答 - 知乎](https://www.zhihu.com/question/22334626/answer/147543436)  [荐]

- [为什么都说神经网络是个黑箱？ - mileistone的回答 - 知乎](https://www.zhihu.com/question/263672028/answer/430179912)

- [【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 - Charlotte77](https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html)  [荐]

- [一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation - Charlotte77](https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html)  [荐]

- [如何直观地解释 backpropagation 算法？ - Anonymous的回答 - 知乎](https://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077)

深度学习系列文章：

- MachineLP：[MachineLP博客目录](https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372)

- hanbingtao：[《零基础入门深度学习》系列文章](https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855)

### 1.2.2 迁移学习

- [一文看懂迁移学习：怎样用预训练模型搞定深度神经网络？ - 知乎]()  [荐] 

- [pytorch-handbook/chapter4/04_1-fine-tuning.ipynb]()  [荐]

  > 把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）

  >

  > 。。。

  >

  > 其实 "Transfer Learning" 和 "Fine-tune" 并没有严格的区分，含义可以相互交换，只不过后者似乎更常用于形容迁移学习的后期微调中。 **我个人的理解，微调应该是迁移学习中的一部分。微调只能说是一个trick。**

  >

  > 下面只介绍下计算机视觉方向的微调，摘自 [cs231](http://cs231n.github.io/transfer-learning/)

  >

  > - ConvNet as fixed feature extractor

  > - Fine-tuning the ConvNet：固定前几层的参数，只对最后几层进行 fine-tuning ...

  > - Pretrained models：使用整个 pre-trained 的 model 作为初始化，然后 fine-tuning 整个网络而不是某些层，但是这个的计算量是非常大的，就只相当于做了一个初始化。

- [预训练模型Application - Keras中文文档]()

**为什么预训练？**

深度网络存在以下缺点：

- 网络越深，需要的训练样本数越多。若用监督则需大量标注样本，不然小规模样本容易造成过拟合。（深层网络意味着特征比较多，机器学习里面临多特征：1、多样本 2、规则化 3、特征选择）

- 多层神经网络参数优化是个高阶非凸优化问题，常收敛较差的局部解。

- 梯度扩散问题。BP 算法计算出的梯度随着深度向前而显著下降，导致前面网络参数贡献很小，更新速度慢。

解决方法：逐层贪婪训练。无监督预训练（unsupervised pre-training）即训练网络的第一个隐藏层，再训练第二个…最后用这些训练好的网络参数值作为整体网络参数的初始值。无监督学习→参数初始值；监督学习→fine-tuning，即训练有标注样本。经过预训练最终能得到比较好的局部最优解。

参考：[深度学习中的非线性激励函数以及unsupervised pre-training]()

### 1.2.3 强化学习/增强学习(Reinforce Learning)

强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。——from：

强化学习是一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法. 这就是一个完整的强化学习过程. 实际中的强化学习例子有很多. 比如近期最有名的 Alpha go, 机器头一次在围棋场上战胜人类高手, 让计算机自己学着玩经典游戏 Atari, 这些都是让计算机在不断的尝试中更新自己的行为准则, 从而一步步学会如何下好围棋, 如何操控游戏得到高分。——from：[什么是强化学习 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/24807239)

### 1.2.4 生成式对抗网络(GAN)

GAN：一种概率生成模型。简单说， **概率生成模型的目的，就是找出给定观测数据内部的统计规律，并且能够基于所得到的概率分布模型，产生全新的，与观测数据类似的数据**。

举个例子，概率生成模型可以用于自然图像的生成。假设给定1000万张图片之后，生成模型可以自动学习到其内部分布，能够解释给定的训练图片，并同时生成新的图片。

与庞大的真实数据相比，概率生成模型的参数个数要远远小于数据的数量。因此，在训练过程中，生成模型会被强迫去发现数据背后更为简单的统计规律，从而能够生成这些数据。——from：[深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 | 硬创公开课 | 雷锋网](https://www.leiphone.com/news/201701/Kq6FvnjgbKK8Lh8N.html)

### 1.2.5 新的研究方向和技术热点

#### (1) 自动机器学习（AutoML, Automated Machine Learning）

AutoML 基本分以下几个方向：（——from：）

1. 自动数据清理（Auto Clean）

2. 自动特征工程（AutoFE）

3. 超参数优化（HPO）

4. 元学习（meta learning）

5. 神经网络架构搜索（NAS）

   NAS 看作 AutoML 的子域，并且与 HPO 和元学习有重叠。根据三个维度，可以对 NAS 的现有方法进行分类：搜索空间，搜索策略和性能评估策略。

   - 搜索空间（Search Space）: 搜索空间原则上定义了可以代表哪些体系结构。结合适用于任务属性的先验知识可以减小搜索空间大小并简化搜索。然而，这也引入了人为偏见，可能会阻止找到超越当前人类知识的新颖架构构建块（building blocks）。

   - 搜索策略（Search strategy）：搜索策略说明了如何做空间搜索。它包含了经典的探索-开发（exploration-exploitation）之间的权衡。一方面，需要快速找到性能良好的架构，另一方面，避免过早收敛到次优架构（suboptimal architecture）区域。

   - 性能评估策略（Performance estimation strategy）：NAS的目标通常是找到在未知数据实现高预测性能的架构。性能评估是指评估此性能的过程：最简单的选择是对数据架构执行标准训练和验证，但遗憾的是，这种方法计算成本很高，限制了可以探索的体系结构量。因此，最近的研究大多集中在开发出方法去降低这些性能估计成本。

相关阅读：

- [CVPR 2019 神经网络架构搜索进展综述-图文外翻-AI研习社]()  [荐]

- [谷歌Auto-DeepLab：自动搜索图像语义分割架构算法开源实现]()

## 1.3 Python基础

- [【笔记】IDE之PyCharm的设置和Debug入门](./01_python/IDE之PyCharm的设置和Debug入门.md)

- [【笔记】Python基础入门笔记（一）](./01_python/python_basic/Python基础入门笔记（一）.md)

- [【笔记】Python基础入门笔记（二）](./01_python/python_basic/Python基础入门笔记（二）.md)

- [【笔记】Python内置库和函数使用及常见功能实现记录](./01_python/python_basic/Python内置库和函数使用及常见功能实现记录.md)

- [【笔记】一键安装所有第三方库](./01_python/python_basic/Python一键安装所有第三方库.md)

- 关于 Python 的文章：

  - [PEP 8 Python编码风格指南概要]()

  - [Python程序执行顺序]() 

  - [pyhton中`__pycache__`文件夹的产生与作用]()

  - [python自定义异常和主动抛出异常（raise）]()

  - [上传自己编写的包到PYPI](https://zhaoxuhui.top/blog/2017/12/17/%E4%B8%8A%E4%BC%A0%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%BC%96%E5%86%99%E7%9A%84%E5%8C%85%E5%88%B0PYPI.html)

  - [Python中的注解“@” - 简书]()

  - [Python--参数注解]()

- [Anaconda的介绍、安装和环境管理](./01_python/Anaconda的介绍、安装和环境管理.md)

  - [conda和pip常用命令速查.md](./01_python/conda和pip常用命令速查.md)

- [python包管理工具：Conda和pip比较]()  |  [Ubuntu下python选择pip install还是conda install更加合适？ - 知乎]()

- [Jupyter Notebook的介绍、安装及使用](./01_python/Jupyter的介绍、安装及使用.md)

## 1.4 科学计数库

- [Python常用科学计算库快速入门(NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn)](./01_python/python_library/Python常用科学计算库快速入门(NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn).md)  | 更详细的学习见：

  

  - [【笔记】numpy学习笔记](./01_python/python_library/科学计算库之numpy的使用.md)

  - [【笔记】pandas学习笔记](./01_python/python_library/科学计算库之pandas的使用.md)

  - [【笔记】matplotlib学习笔记](./01_python/python_library/科学计算库之matplotlib的使用.md)

  - [【笔记】scikit-learn学习笔记](./01_python/python_library/科学计算库之scikit-learn的使用.md)

- scikit-learn 学习，网上资料：

  - [Sklearn Universal Machine Learning Tutorial Series | 莫烦Python](https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/)

  - [scikit-learn教程 -  scikit-learn 0.20.2文档](https://www.studyai.cn/tutorial/index.html)

  - [scikit-learn（sklearn） 中文文档 - ApacheCN](https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh)

  - [混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用]()  |  [分类模型评判指标（一） - 混淆矩阵(Confusion Matrix)]()  |  [深度学习F2-Score及其他(F-Score)]()  |  [Kappa系数]()  -  准确率 Accuracy、精确率 Precision、召回率 Recall、IoU 、f1_measure、kappa 系数等评价指标的计算。 

    

    > 注：要是碰到混淆矩阵中，某个类别的预测都是 0，precision=tp/(tp+fp)，那除数为 0 呢，代码通不过啊，怎么办？通过和他人交流，有大佬说一般类似这么写：`xx / (xx+1e-10)` 加上 1e-10 。ok，mark 了。

## 1.5 Python图像处理(库)

- [Python图像处理笔记(含opencv-python/PIL/scikit-image/libtiff/gdal库等等).md](./01_python/\python_library_ImageProcessing/Python图像处理笔记.md) 

- [python+tifffile之tiff文件读写]()

- [matlab的安装和学习.md](./Other/matlab学习.md)

## 1.6 Python常用库

- [Scikit-plot 画图神器 – Python量化投资]()

- [python的Tqdm模块]() - 可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器。

## 1.7 其他知识点

机器学习中在线训练和离线训练？

- [机器学习中的在线学习与离线学习 - CSDN博客]()

- [请问在神经网络算法当中提到的在线训练和离线训练分别是什么意思？ - 知乎]() - 其中一个回答：

  

  1. online training：你有一个样本，你把第一条带入训练，调整权重，再把这一条带进去一次，重复多次，直至误差率很小，然后再带入下一条，直至跑完整个样本。

  2. offline training：你有一个样本，你把第一条带入训练，调整权重，然后带入下一条，直至跑完整个样本，这个时候的误差率可能不让你满意，于是你把整个样本又做了上述操作，直到误差很小。

  

  offline 其实和 batch 更相似，假定这个样本有 m 条记录，offline 会训练 m 的整数倍次数，online 不知道会训练多少次 可能以一条记录训练了 10 次 第二条 8 次，第三条 1 次……

其他知识：

- [远程连接工具小结](https://zhaoxuhui.top/blog/2018/04/14/RemoteConnection.html)

# 二、框架学习

### 2.1 tensorflow学习

[【笔记】dl_framework\\tensorflow](./03_dl_framework/tensorflow/readme.md)

[【笔记】深度学习硬件选购和tensorflow环境搭建](./03_dl_framework/深度学习硬件选购及tensorflow各系统下的环境搭建.md)

### 2.2 keras学习

[【笔记】dl_framework\\keras](./03_dl_framework/keras/readme.md)

### 2.3 pytorch学习

### 2.4 相关阅读

### 损失函数(代价函数)

1）损失函数(代价函数)

- [Tensorflow基础知识---损失函数详解](https://sthsf.github.io/wiki/Algorithm/DeepLearning/Tensorflow%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/Tensorflow%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86---%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0%E8%AF%A6%E8%A7%A3.html)  | [深度学习中常用的损失函数有哪些（覆盖分类，回归，风格化，GAN等任务）？]() [荐]  

2）自定义损失函数

- [tensorflow内置的四个损失函数](https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80693695) [荐]  | [自定义损失函数](https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711)  |  [二分类、多分类与多标签问题的区别,对应损失函数的选择,你知道吗？ - 掘金]()  [荐]

- [损失函数loss大大总结]()  |  [从loss处理图像分割中类别极度不均衡的状况---keras]()  |  [语义分割 各种loss实现 python]()  |  [语义分割中常用的损失函数2（进阶篇）]() 

### 梯度下降优化算法(优化器)

1）优化器

-  [第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择](https://blog.csdn.net/lzc4869/article/details/78355132) 

- [深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）](https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html) 

2）学习率/权重衰减/动量/滑动平均等

- [个人笔记-优化器参数详解（learning rate、weight decay、momentum、滑动平均等）](./03_dl_framework/tensorflow/tensorflow优化器参数详解.md)

- [10个梯度下降优化算法+备忘单-图文外翻-AI研习社]() - 值得看看。  [荐]

### 炼丹技巧

1）批归一化(Batch Normalization)：

- [Batch Normalization学习笔记及其实现 - 知乎]()

2）批大小(Batch Size)

- [训练神经网络时如何确定batch size？](https://zhuanlan.zhihu.com/p/27763696)

3）学习率(Learning Rate)

- [探索学习率设置技巧以提高Keras中模型性能 | 炼丹技巧](https://mp.weixin.qq.com/s/VA8nKtZ4QZ7RgWTlqcWfgw) - GitHub 链接：https://github.com/gunchagarg/learning-rate-techniques-keras

1. 差分学习（Differential learning)  2. 具有热启动的随机梯度下降（SGDR）

### 其他文章

- [一文总览CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet](https://mp.weixin.qq.com/s/aJZ3T8EVaGDGfqxIs2av6A) - CNN网络架构演进。[荐]

- [详解 TensorBoard－如何调参](https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/71716596) | [[干货|实践] TensorBoard可视化 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/33178205) - 学习使用 TensorBoard 可视化。

- [TensorFlow学习笔记（8）--网络模型的保存和读取](https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/62419087) - tensorflow 模型的保存和读取。

- [tensorflow从已经训练好的模型中，恢复(指定)权重(构建新变量、网络)并继续训练(finetuning)]() - 微调 fine-tuning。

- [关于Padding实现的一些细节 - 知乎]() - pytorch 采用的是第一种，即在卷积或池化时先确定 padding 数量，自动推导输出形状；tensorflow 和 caffe 采用的是更为人熟知的第二种，即先根据 Valid 还是 Same 确定输出大小，再自动确定 padding 的数量。

- ……

### 2.5. 一些问题

**1、什么是基准测试？**

基准测试是一种测量和评估软件性能指标的活动。你可以在某个时候通过基准测试建立一个已知的性能水平（称为基准线），当系统的软硬件环境发生变化之后再进行一次基准测试以确定那些变化对性能的影响。这是基准测试最常见的用途。其他用途包括测定某种负载水平下的性能极限、管理系统或环境的变化、发现可能导致性能问题的条件，等等。——from：

**2、神经网络不收敛指的是什么？**

①误差一直来回波动，进入不到容忍度内。②跟迭代不收敛或者系统不稳定差不多，上下波动不能趋近一个定值。

**3、深度学习中的端对端？**

端到端指的是输入是原始数据, 输出是最后的结果。

**4、Global Average Pooling 全局平均池化？**

[1] global average pooling 与 average pooling 的差别就在 "global" 这一个字眼上。global 与 local 在字面上都是用来形容 pooling 窗口区域的。 local 是取 feature map 的一个子区域求平均值，然后滑动这个子区域； global 显然就是对整个 feature map 求平均值了。

[2] 说白了，“global pooling”就是pooling的 **滑窗size** 和整张feature map的size一样大。每个 W×H×C 的feature map输入就会被转化为 1×1×C 输出。因此，其实也等同于每个位置权重都为 1/(W×H) 的 FC 层操作。

- [1] [Global Average Pooling全局平均池化的一点理解]()

- [2] [深度学习: global pooling (全局池化)]()

# 三、计算机视觉

计算机视觉牛人博客和代码汇总：[计算机视觉牛人博客和代码汇总（全） - findumars - 博客园](https://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html)

## 3.1 数据预处理

1）网上博文

[CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记 2]()，内容如下：

``` xml

- 设置数据和模型

  - 数据预处理

  - 权重初始化

  - 批量归一化（Batch Normalization）

  - 正则化（L2/L1/Maxnorm/Dropout）

- 损失函数

```

![](https://img-1256179949.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/20190717214008.png)

一般数据预处理流程：**左边：** 原始的2维输入数据。**中间：** 在每个维度上都减去平均值后得到零中心化数据，现在数据云是以原点为中心的。**右边：** 每个维度都除以其标准差来调整其数值范围。红色的线指出了数据各维度的数值范围，在中间的零中心化数据的数值范围不同，但在右边归一化数据中数值范围相同。

▶我的补充：常在代码中看到，如下：

``` python

img = cv2.resize(cv2.imread('../../Downloads/cat2.jpg'), (224, 224))

mean_pixel = [103.939, 116.779, 123.68]

img = img.astype(np.float32, copy=False)

for c in range(3):

img[:, :, c] = img[:, :, c] - mean_pixel[c]

img = img.transpose((2,0,1))

img = np.expand_dims(img, axis=0)

```

可以看这里这个回答：，解释是：The mean pixel values are taken from the VGG authors, which are the values computed from the training dataset.

另外也常看到代码是 `X = X /255.0` 这样处理。

**PCA 和白化（Whitening）** 是另一种预处理形式。在这种处理中，先对数据进行零中心化处理，然后计算协方差矩阵，它展示了数据中的相关性结构。

(余下内容略...

2）Data Augmentation - Python 代码

[image——Data Augmentation的代码  - CSDN博客]()

``` xml

- 切片（crop）

- 左右上下翻转

- 图像旋转

- 图像归一化处理

- 图像平移

- 调整光照

```

## 3.2 图像的处理

见：Python图像处理库

图像处理：

- [图像放缩中最近邻插值和双线性插值的基本原理]()  [荐]

网上博文：

- [OpenCV探索之路（十三）：详解掩膜mask](https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6894685.html)

- [OpenCV探索之路（二十三）：特征检测和特征匹配方法汇总](https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7401523.html)

- [OpenCV探索之路（二十四）图像拼接和图像融合技术](https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html)

优质专栏：

- [OpenCV探索之路 - 冠军的试炼]()

- 

## 3.3 存在的问题

### 1）样本不均衡

## 3.4 注意力机制

- [【AI不惑境】计算机视觉中注意力机制原理及其模型发展和应用 - 有三AI](https://mp.weixin.qq.com/s/G4mFW8cn-ho3KGmbw5sSTw) - 1. 空间注意力模型(spatial attention)；2. 通道注意力机制；3. 空间和通道注意力机制的融合。还有，残差注意力机制，多尺度注意力机制，递归注意力机制等。

## 3.5 模型评价

- [模型评价 - GitHub-WiKi]()

## 3.6 图像分割(Image Segmentation)

学习：

- [语义分割相关资料总结 - 知乎]()  [荐]

- [2019年最新基于深度学习的语义分割技术讲解 - 知乎]()  [荐]

- [史上最全语义分割综述（FCN,UNet,SegNet，Deeplab，ASPP...）]()

- [语义分割入门的一点总结 - 知乎]()

其他：

- [图像分割损失函数集：A collection of loss functions for medical image segmentation]()

  

## 3.7 目标检测(Object Detection)

## 3.8 光学字符识别(OCR)

优质专栏：

- [OCR技术系列 - Madcola - 博客园]()

## 3.9 Q & A

- [为什么图像分类任务要从256x256中裁剪出224x224]()

## 代码搜索

- [Papers With Code](https://paperswithcode.com/sota)

- [zziz/pwc: Papers with code.](https://github.com/zziz/pwc)

# 论文

如何找论文：[如何找论文 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/27484748)

- [Google 学术搜索](https://scholar.google.com.hk/?hl=zh-CN)  |  [牛顿网 - 谷歌学术搜索镜像]()  |  [gfsoso 学术搜索]()  |  [谷歌学术镜像]()

- [百度学术](http://xueshu.baidu.com/)

- [Bing 学术](https://cn.bing.com/academic/?FORM=HDRSC4&setmkt=zh-CN)

- [谷粉学术](https://gfsoso.99lb.net/)

- [SemanticScholar]() - 一个免费学术搜索引擎，其检索结果来自于期刊、学术会议资料或者是学术机构的文献。

- [中国知网](http://www.cnki.net/) 

- [arXiv](https://arxiv.org/)（或  [Arxiv Sanity]()）

- [Sci-hub.tw](https://sci-hub.tw/)  |  [sci-hub.shop]()  

  > 只要你有论文的 URL 或者 DOI（Digital Object Identifier）就可以粘贴到搜索框里，点击“Open”就会出现你想要的论文。注：什么是 DOI，请看 [学术干货丨DOI是什么？怎样利用DOI快速检索文献？ – 材料牛](http://www.cailiaoniu.com/37930.html)

如何进行论文研读？

- [【专知独家干货】-《科研写作之读论文》的一些心得体会](https://cloud.tencent.com/developer/article/1086996)

- [论文写作的一些经验 | Stay Hungry,Stay Foolish.](https://tobiaslee.top/2018/04/03/How-to-Write-a-Paper/)

如何进行论文写作？

- [如何写一篇合格的NLP论文 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/58752815)

- [深度学习论文写作中多模型结果比较方法 | 治伦](http://zhilun.me/136.html)

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# 思考

- [周志华：关于机器学习的一点思考](https://mp.weixin.qq.com/s/sEZM_o5D6AhyMgvocbsFhw) - 2018-09-23 

- [你知道为什么说深度学习是这时代的炼金术吗？](https://mp.weixin.qq.com/s/y3KqZi68uoWnW_VHV-dtTg)

- [深度 | 周志华：“深”为什么重要，以及还有什么深的网络]() - 2019-08-14

- [贾扬清：我对人工智能方向的一点浅见](https://mp.weixin.qq.com/s/ULrrd68K74CyTxlHUC8rFA)

- [腾讯 AI Lab &Robotics X 主任张正友博士：计算机视觉的三生三世 | CCF-GAIR 2019]()



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