DeepLearning Tutorial
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- 从 0 到 1 走进 Kaggle
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- 如何达到Kaggle竞赛top 2%？这里有一篇特征探索经验帖
- 如何在 Kaggle 首战中进入前 10%？
- Kaggle 首战 Top 2%, APTOS 2019 复盘总结 + 机器学习竞赛通用流程归纳
- kaggle的riiid比赛里关于数据处理时间空间优化的笔记
- 大数据&机器学习相关竞赛推荐
二. 神经网络模型概览
- 1. 一文看懂25个神经网络模型
- 2. DNN概述论文：详解前馈、卷积和循环神经网络技术
- 3. colah's blog
- 4. Model Zoom
- 5. DNN概述
- GitHub上的机器学习/深度学习综述项目合集
- AlphaTree-graphic-deep-neural-network
CNN
发展史
图像分类
- 从LeNet-5到DenseNet
- 深度学习笔记（十一）网络 Inception, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv
- CNN网络结构的发展
- Awesome - Image Classification：论文&&代码大全
- pytorch-image-models
目标检测
- 深度学习之目标检测的前世今生（Mask R-CNN）
- 深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD
- 从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
- 目标检测算法综述三部曲
- 基于深度学习的目标检测算法综述（一）
- 基于深度学习的目标检测算法综述（二）
- 基于深度学习的目标检测算法综述（三）
- From RCNN to YOLOv3：上，下
- 后 R-CNN时代， Faster R-CNN、SSD、YOLO 各类变体统治下的目标检测综述：Faster R-CNN系列胜了吗？
- 目标检测进化史
- CVPR2019目标检测方法进展综述
- 一文看尽21篇目标检测最新论文（腾讯/Google/商汤/旷视/清华/浙大/CMU/华科/中科院等
- 我这两年的目标检测
- Anchor-Free目标检测算法: 第一篇：arxiv2015_baidu_DenseBox， 如何评价最新的anchor-free目标检测模型FoveaBox？, FCOS: 最新的one-stage逐像素目标检测算法 && 最新的Anchor-Free目标检测模型FCOS，现已开源！ && 中科院牛津华为诺亚提出CenterNet，one-stage detector可达47AP，已开源！ && AnchorFreeDetection
- Anchor free深度学习的目标检测方法
- 聊聊Anchor的"前世今生"（上）&&聊聊Anchor的"前世今生"（下）
- 目标检测算法综述之FPN优化篇 && 一文看尽物体检测中的各种FPN
- awesome-object-detection：论文&&代码
- deep_learning_object_detection
- ObjectDetectionImbalance
图像分割（语义分割、实例分割、全景分割）
- 图像语义分割(Semantic segmentation) Survey
- 干货 | 一文概览主要语义分割网络
- 语义分割 发展综述
- 9102年了，语义分割的入坑指南和最新进展都是什么样的
- 实例分割最新最全面综述：从Mask R-CNN到BlendMask
- 语义分割综述：深度学习背景下的语义分割的发展状况【推荐】
- Awesome Semantic Segmentation：论文&&代码
- 一篇看完就懂的最新语义分割综述
- 基于深度学习的语义分割综述
轻量化卷积神经网络
人脸相关
- 如何走近深度学习人脸识别？你需要这篇超长综述 | 附开源代码
- 人脸检测和识别算法综述
- 人脸检测算法综述
- 人脸检测背景介绍和发展现状
- 人脸识别算法演化史
- CascadeCNN
- MTCNN
- awesome-Face_Recognition
- 异质人脸识别研究综述
- 老板来了：人脸识别+手机推送，老板来了你立刻知道。&& 手把手教你用Python实现人脸识别 && 人脸识别项目，网络模型，损失函数，数据集相关总结
- 基于深度学习的人脸识别技术综述 && 如何走近深度学习人脸识别？你需要这篇超长综述 && 人脸识别损失函数综述（附开源实现） && Face Recognition Loss on Mnist with Pytorch && 人脸识别的LOSS（上） && 人脸识别的LOSS（下）
- 人脸关键点检测
图像超分辨率
行人重识别
图像着色
边检测
OCR&&文本检测
点云
细粒度图像分类
图像检索
人群计数
教程
前馈神经网络
激活函数
反向传播算法
优化问题
卷积层
- A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning && 翻译：上、下
- 卷积有多少种？一文读懂深度学习中的各种卷积
- 各种卷积
- Convolution Network及其变种（反卷积、扩展卷积、因果卷积、图卷积）
- 深度学习基础--卷积类型
- 变形卷积核、可分离卷积
- 对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解
- 反卷积
- Dilated/Atrous conv 空洞卷积/多孔卷积
- 卷积层输出大小尺寸计算及 “SAME” 和 “VALID” && 卷积的三种模式full, same, valid以及padding的same, valid
- 正常卷积与空洞卷积输出特征图与感受野大小的计算
- 【Tensorflow】tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积?
- 【Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积？
- 【Tensorflow】tf.nn.separable_conv2d如何实现深度可分卷积?
- 【TensorFlow】tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的？
池化层
卷积神经网络
- 卷积神经网络工作原理
- 「七夕的礼物」: 一日搞懂卷积神经网络
- 一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核
- 如何理解神经网络中通过add和concate的方式融合特征？ && 神经网络中对需要concat的特征进行线性变换然后相加是否好于直接concat?
- CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？ && 深度学习中卷积的参数量和计算量
图像分类网络详解
- 经典CNN模型LeNet解读
- 机器学习进阶笔记之三 | 深入理解Alexnet
- 一文读懂VGG网络
- Inception V1,V2,V3,V4 模型总结
- ResNet解析
- 一文简述ResNet及其多种变体
- CapsNet入门系列
- CapsNet入门系列之一：胶囊网络背后的直觉
- CapsNet入门系列之二：胶囊如何工作
- CapsNet入门系列之三：囊间动态路由算法
- CapsNet入门系列之四：胶囊网络架构
- 深入剖析MobileNet和它的变种（例如：ShuffleNet）为什么会变快？
- CNN模型之ShuffleNet
- ShuffleNet V2和四个网络架构设计准则
- ResNeXt 深入解读与模型实现
- 如何评价Momenta ImageNet 2017夺冠架构SENet?
- CBAM：卷积块注意力模块 && CBAM: Convolutional Block Attention Module
- SKNet——SENet孪生兄弟篇
- GCNet：当Non-local遇见SENet
- 深度学习笔记（十一）网络 Inception, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv
- 如何评价最新的Octave Convolution？
- ResNeSt 之语义分割 && 关于ResNeSt的点滴疑惑 && ResNeSt在刷榜之后被ECCV2020 strong reject
目标检测网络详解
- 目标检测的性能评价指标 && NMS和计算mAP时的置信度阈值和IoU阈值 && 白话mAP && 目标检测模型的评估指标mAP详解(附代码）
- 深度学习中IU、IoU(Intersection over Union)
- Selective Search for Object Detection （译文）
- Region Proposal Network(RPN)
- 边框回归(Bounding Box Regression)详解
- NMS——非极大值抑制 && 非极大值抑制NMS的python实现
- 一文打尽目标检测NMS——精度提升篇 && 一文打尽目标检测NMS——效率提升篇
- 目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss
- 将CNN引入目标检测的开山之作：R-CNN
- R-CNN论文详解
- 深度学习（十八）基于R-CNN的物体检测
- Fast R-CNN
- 深度学习（六十四）Faster R-CNN物体检测 && 你真的学会RoI Pooling了吗?
- 目标检测论文阅读：Feature Pyramid Networks for Object Detection
- SSD
- 实例分割--Mask RCNN详解(ROI Align / Loss Function) && 令人拍案称奇的Mask RCNN
- 何恺明大神的「Focal Loss」，如何更好地理解？ && FocalLoss 对样本不平衡的权重调节和减低损失值 && focal_loss 多类别和二分类 Pytorch代码实现 && 多分类focal loss及其tensorflow实现
- 堪比Focal Loss！解决目标检测中样本不平衡的无采样方法
- 目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结(一) && 目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结(二) && 目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结(三）
- YOLO && 目标检测|YOLO原理与实现 && 图解YOLO && 【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov1
- 目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3) && YOLO2 && 【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov2
- <机器爱学习>YOLO v3深入理解 && 【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3
- YOLOv4
- 目标检测之CornerNet, 1, 2, 3
- 目标检测小tricks--样本不均衡处理
图像分割网络详解
- 超像素、语义分割、实例分割、全景分割 傻傻分不清 && 语义分割、实例分割和全景分割的区别
- 语义分割卷积神经网络快速入门
- 图像语义分割入门+FCN/U-Net网络解析 && 深入理解深度学习分割网络Ｕnet
- Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？
- 图像语义分割的工作原理和CNN架构变迁
- 语义分割中的Attention和低秩重建
- 打通多个视觉任务的全能Backbone:HRNet
注意力机制
- 深度学习中的注意力模型（2017版）
- Attention Model（mechanism） 的 套路
- 计算机视觉中的注意力机制（推荐）
- More About Attention（推荐）
- 计算机视觉中的注意力机制
- NLP中的Attention Mechanism
- Transformer中的Attention
- 综述：图像处理中的注意力机制
特征融合
Action
- PyTorch官方实现ResNet && pytorch_resnet_cifar10
- PyTorch 63.Coding for FLOPs, Params and Latency
- 先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现
- 目标检测-20种模型的原味代码汇总
- TensorFlow Object Detection API 教程
- TensorFlow 对象检测 API 教程1
- TensorFlow 对象检测 API 教程2
- TensorFlow 对象检测 API 教程3
- TensorFlow 对象检测 API 教程 4
- TensorFlow 对象检测 API 教程5
- 在TensorFlow+Keras环境下使用RoI池化一步步实现注意力机制
- mxnet如何查看参数数量 && mxnet查看FLOPS
- Pytorch-UNet
- segmentation_models.pytorch
GAN
发展史
- 千奇百怪的GAN变体
- 苏剑林博客，讲解得淋漓尽致
- The GAN Landscape：Losses, Architectures, Regularization, and Normalization
- 深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向
- GAN生成图像综述
- 2017年GAN 计算机视觉相关paper汇总
- 必读的10篇关于GAN的论文
教程
- GAN原理学习笔记
- GAN万字长文综述
- 极端图像压缩的对抗生成网络
- 台湾大学李宏毅GAN教程
- CycleGAN：图片风格，想换就换 | ICCV 2017论文解读
- Wasserstein GAN && GAN：两者分布不重合JS散度为log2的数学证明
- 用变分推断统一理解生成模型（VAE、GAN、AAE、ALI）
Action
RNN
发展史
教程
- Awesome-Chinese-NLP
- nlp-pytorch-zh
- 完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制
- 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍
- RNN以及LSTM的介绍和公式梳理
- （译）理解长短期记忆(LSTM) 神经网络
- 一文读懂LSTM和RNN
- 探索LSTM：基本概念到内部结构
- 翻译：深入理解LSTM系列
- 深入理解 LSTM 网络 (一)
- 深入理解 LSTM 网络 (二)
- LSTM
- 深度学习其五 循环神经网络
- 用循环神经网络进行文件无损压缩：斯坦福大学提出DeepZip
- 吴恩达序列建模课程
-
word2vec
- 原理
- NLP 秒懂词向量Word2vec的本质
- 一篇通俗易懂的word2vec
- YJango的Word Embedding--介绍
- nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert
- 词嵌入（word2vec）
- 谈谈谷歌word2vec的原理
- Word2Vec中为什么使用负采样？
- 训练词向量
- 练习-word2vec
- word2vec方法的实现和应用
- 自然语言处理入门 word2vec 使用tensorflow自己训练词向量
- 使用tensorflow实现word2vec中文词向量的训练
- 如何用TensorFlow训练词向量
- 聊聊 Transformer
- 基于Transform的机器翻译系统
- 基于word2vec训练词向量(一)
- 基于word2vec训练词向量(二)
- 自然语言处理中的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）
- 自然语言处理中注意力机制综述
- YJango的Word Embedding--介绍
Action
- 推荐：nlp-tutorial
- nlp-tutorial
- tensorflow中RNNcell源码分析以及自定义RNNCell的方法
- TensorFlow中RNN实现的正确打开方式
- TensorFlow RNN 代码
- Tensorflow实现的深度NLP模型集锦
- 用tensorflow LSTM如何预测股票价格
- TensorFlow的多层LSTM实践
- 《安娜卡列尼娜》文本生成——利用TensorFlow构建LSTM模型
GNN
发展史
- Graph Neural Network（GNN）综述
- 深度学习时代的图模型，清华发文综述图网络
- 清华大学图神经网络综述：模型与应用
- 图神经网络概述第三弹：来自IEEE Fellow的GNN综述
- GNN最全文献资料整理 && Awesome-Graph-Neural-Networks
教程
- 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）
- 图卷积网络(GCN)新手村完全指南
- 何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）
- 图卷积网络GCN的理解与介绍
- 一文读懂图卷积GCN
- 2020 年 GNN 开卷有益与再谈图卷积
- 【GCN】万字长文带你入门 GCN
- 如何解决图神经网络（GNN）训练中过度平滑的问题？
- 全连接的图卷积网络(GCN)和self-attention这些机制有什么区别联系 && CNN与GCN的区别、联系及融合
Action
三. 深度模型的优化与正则化
- 1. 优化算法纵览
- 2. 从梯度下降到Adam
- 3. 从梯度下降到拟牛顿法：盘点训练神经网络的五大学习算法
- 4. 正则化技术总结
- 史上最全面的正则化技术总结与分析--part1
- 史上最全面的正则化技术总结与分析--part2
- 权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay） && pytorch必须掌握的的4种学习率衰减策略
- 5. 最优化算法系列（math）
- 6. 神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸
- 7. 神经网络的优化及训练
- 8. 通俗讲解查全率和查准率 && 全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1 && 机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 && 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 && AUC详解与python实现 && 微平均和宏平均 && 机器学习中的性能度量 && 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么
- 激活函数一览 && 深度学习中几种常见的激活函数理解与总结
- 深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数
- 激活函数/损失函数汇总
- 机器学习中常见的损失函数及其应用场景 && PyTorch的十八个损失函数
- 深度度量学习中的损失函数
- 反向传播算法（过程及公式推导）
- 通俗理解神经网络BP传播算法
- 10. Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（3）-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架
- 11. 机器学习各种熵
- 12. 距离和相似性度量
- 13. 机器学习里的黑色艺术：normalization, standardization, regularization && 数据标准化/归一化normalization && 特征工程中的「归一化」有什么作用？
- 14. LSTM系列的梯度问题
- 15. 损失函数整理
- 16. 详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题
- 17. FAIR何恺明等人提出组归一化：替代批归一化，不受批量大小限制
- 18. Batch Normalization（BN）:1 ,2 ,3 ,4 , 5, 6, 7
- 19. 详解深度学习中的Normalization，不只是BN && 如何区分并记住常见的几种 Normalization 算法
- 20. BFGS
- 21. 详解深度学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 && 神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法
- 22. Dropout, 1, 2, 3，系列解读Dropout
- 23.谱归一化（Spectral Normalization）的理解，常见向量范数和矩阵范数，谱范数正则（Spectral Norm Regularization）的理解
- 24.L1正则化与L2正则化 && 深入理解L1、L2正则化 && L2正则=Weight Decay？并不是这样 && 都9102年了，别再用Adam + L2 regularization
- 25.为什么选用交叉熵而不是MSE &&为什么使用交叉熵作为损失函数 &&二元分类为什么不能用MSE做为损失函数？&& 为什么平方损失函数不适用分类问题？
- 浅谈神经网络中的梯度爆炸问题
- 为什么weight decay能够防止过拟合
- 交叉熵代价函数（作用及公式推导） && 交叉熵损失的来源、说明、求导与pytorch实现 && Softmax函数与交叉熵 && 极大似然估计与最小化交叉熵损失或者KL散度为什么等价
- 梯度下降优化算法纵览, 1, 2, 几种优化算法的比较（BGD、SGD、Adam、RMSPROP）
- Softmax：详解softmax函数以及相关求导过程 && softmax的log似然代价函数（公式求导） && 【技术综述】一文道尽softmax loss及其变种
- 从最优化的角度看待Softmax损失函数 && Softmax理解之二分类与多分类 && Softmax理解之Smooth程度控制 && Softmax理解之margin
- 权重初始化
- 神经网络中的权重初始化一览：从基础到Kaiming
- 深度学习中常见的权重初始化方法
- 深度学习中神经网络的几种权重初始化方法
- 谈谈神经网络权重为什么不能初始化为0
- 神经网络中的偏置（bias）究竟有这么用？
- 深度学习里面的偏置为什么不加正则？
- 为什么说bagging是减少variance，而boosting是减少bias?
四. 炼丹术士那些事
调参经验
- 训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑
- Deep Learning 之 训练过程中出现NaN问题
- 神经网络训练trick
- 你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验？
- GAN的一些小trick
- 深度学习与计算机视觉系列(8)_神经网络训练与注意点
- 神经网络训练loss不下降原因集合 && loss不下降的解决方法
- 深度学习：欠拟合问题的几种解决方案 &&过拟合和欠拟合问题
- 机器学习：如何找到最优学习率及实现
- 神经网络中 warmup 策略为什么有效
- 不平衡数据集处理方法: 其一, 其二, 其三 && Awesome Imbalanced Learning && Class-balanced-loss-pytorch
- 同一个神经网络使用不同激活函数的表达能力是否一致
- 论文笔记之数据增广：mixup
- 避坑指南：数据科学家新手常犯的13个错误
- 凭什么相信CNN的结果?--可视化
- 凭什么相信你，我的CNN模型？（篇一：CAM和Grad-CAM) && pytorch-grad-cam && Grad-CAM-tensorflow && grad-cam.tensorflow && cnn_visualization
- 凭什么相信你，我的CNN模型？（篇二：万金油LIME)
- 论文笔记:Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
- CV：基于Keras利用训练好的hdf5模型进行目标检测实现输出模型中的表情或性别的gradcam(可视化)
- 大卷积核还是小卷积核? 1, 2
- 模型可解释性差？你考虑了各种不确定性了吗？
- 炼丹笔记系列
- 炼丹笔记一：样本不平衡问题
- 炼丹笔记二：数据清洗
- 炼丹笔记三：数据增强
- 炼丹笔记四：小样本问题
- 炼丹笔记五：数据标注
- 炼丹笔记六 : 调参技巧
- 炼丹笔记七：卷积神经网络模型设计
刷排行榜的小技巧
图像分类
- 炼丹笔记三：数据增强 && 数据增强(Data Augmentation)
- 【技术综述】 深度学习中的数据增强（上） && 【技术综述】深度学习中的数据增强（下）
- 深度学习数据增广技术一览
- 《Bag of Tricks for Image Classification with CNN》&& pdf
- 深度神经网络模型训练中的最新tricks总结【原理与代码汇总】 && 神经网络训练trick
- Kaggle解决方案分享
- 从0上手Kaggle图像分类挑战：冠军解决方案详解
- Kaggle 冰山图像分类大赛近日落幕，看冠军团队方案有何亮点
- 【Kaggle冠军分享】图像识别和分类竞赛，数据增强及优化算法
- 识别座头鲸，Kaggle竞赛第一名解决方案解读
- kaggle 首战拿金牌总结
- 16岁高中生夺冠Kaggle地标检索挑战赛！而且竟然是Kaggle老兵
- 6次Kaggle计算机视觉类比赛赛后感
- Kaggle首战斩获第三-卫星图像识别
目标检测
- ensemble
- deformable
- sync bn
- ms train/test
- 目标检测任务的优化策略tricks
- 目标检测小tricks--样本不均衡处理
- 汇总|目标检测中的数据增强、backbone、head、neck、损失函数
- 目标检测算法中的常见trick
- Bag of Freebies —— 提升目标检测模型性能的免费tricks
- 目标检测比赛中的tricks（已更新更多代码解析）
- Kaggle：肺癌自动诊断系统3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读
- 干货|大神教你如何参加kaggle比赛——根据CT扫描图预测肺癌
五. 年度总结
README 内容较长，此处已截断，完整内容请查看 GitHub 仓库。