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给大家分享一些计算机视觉和深度学习方面的优秀文章：

计算机视觉

图像分割2020总结：结构，损失函数，数据集和框架

使用深度学习从视频中估计车辆的速度

视频目标跟踪从0到1，概念与方法

医学图像分割：UNet++

在物体检测中搞定小目标

使用注意力机制来做医学图像分割的解释和Pytorch实现

CVPR 2020：物体检测论文精选

计算机视觉中的半监督学习

EfficientNet模型的完整细节

理解卷积神经网络中的自注意力机制

深度学习

使用PyTorch时，最常见的4个错误

9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快！

Batch Normalization的诅咒

如何将深度学习研究论文实现为代码的几个要点

将PyTorch投入生产的5个常见错误

神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

RBF-Softmax：让模型学到更具表达能力的类别表示

12中主要的Dropout方法：如何应用于DNNs，CNNs，RNNs中的数学和可视化解释

用PyTorch部署模型

使用Python部署机器学习模型的10个实践经验

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