计算机视觉知识点总结
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本文转自：AI算法与图像处理
本文转自：AI算法与图像处理
目录：
0 计算机视觉四大基本任务
1 经典卷积网络
2 卷积、空洞卷积
3 正则化
4 全卷积网络
5 1*1卷积核
6 感受野
7 常见损失
8 优化算法
9 concat 和 add的区别
10 注意力机制
11 CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)
12 边框回归
13 非极大值回归(NMS, Soft NMS)
14 激活函数
15 评价指标
16 batch size的选择
17 Graph Convolutional Network（GCN）
0 计算机视觉四大基本任务
计算机视觉四大基本任务(分类、定位、检测、分割)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31727402
目标检测解读汇总
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36402362
图像语义分割综述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37801090
1 经典卷积网络
AlexNet：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72847422
VGG：https://blog.csdn.net/briblue/article/details/83792394
GoogleNet：https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/79135583
ResNet：
https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/79057994
https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/80247515
Xception：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142710
DenseNet：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664/
shufflenet：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48261931
2 卷积、空洞卷积
卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作【点击可以跳转】
卷积：https://www.zhihu.com/question/22298352
https://blog.csdn.net/kklots/article/details/17136059
https://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/68954650
空洞卷积：https://www.zhihu.com/question/54149221/answer/323880412
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448
3 正则化
batch normalization、group normalization：
https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961
https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56219719
dropout：https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443
L1、L2：
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995
https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
4 全卷积网络
https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html
5 1*1卷积核
https://zhuanlan.zhihu.com/p/40050371
https://www.zhihu.com/question/56024942
https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/60868689
6 感受野
深度神经网络中的感受野(Receptive Field)：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28492837
7 常见损失
损失函数改进方法总览：
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/76946358
请问faster rcnn和ssd 中为什么用smooth l1 loss，和l2有什么区别？ https://www.zhihu.com/question/58200555/answer/621174180
focal loss：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32423092
交叉熵：https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/52740638
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921
对比损失（Contrastive Loss）：
https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/53149760
三元组损失（Triplet Loss）：
https://blog.csdn.net/jcjx0315/article/details/77160273
8 优化算法
Momentum：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21486826
Nesterov Accelerated Gradient：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22810533
9 concat 和 add的区别
如何理解神经网络中通过add的方式融合特征？
https://www.zhihu.com/question/306213462/answer/562776112
10 注意力机制
计算机视觉中的注意力机制：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32928645
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56501461
11 CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？
https://www.zhihu.com/question/34681168/answer/84061846
12 边框回归
边框回归(Bounding Box Regression)详解
https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438
13 非极大值回归(NMS, Soft NMS)
NMS：https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706
Soft NMS：
Soft NMS算法笔记
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79502197
14 激活函数
深度学习中的激活函数导引：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22142013
如何理解ReLU activation function?
https://www.zhihu.com/question/59031444/answer/177786603
请问人工神经网络中的activation function的作用具体是什么？为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?
https://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43488153
15 评价指标
目标检测mAP
https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics
语义分割(PA、MPA、MIoU、FWIoU)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/61880018
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1704.06857
16 batch size的选择
怎么选取训练神经网络时的Batch size?
https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/440401209
深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？
https://www.zhihu.com/question/32673260/answer/71137399
17 Graph Convolutional Network（GCN）
如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？
https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604
下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
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下载2：Python视觉实战项目52讲
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下载3：OpenCV实战项目20讲
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