干货!16张速查表,51个深度学习模型让你成为人工智能大师

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干货!16张速查表,51个深度学习模型让你成为人工智能大师
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前言

无论是做计算机视觉还是做自然语言处理,无论是做传统的机器学习还是做深度学习,都会免不了和机器学习库打交道,其中就有numpy、tensorflow、scipy、keras、matplotlib等,如果我们想使用一项功能,却不知道里面有没有该怎么办?去官方文档查询速度会很慢,而且有很多多余的语言描述,效率必然很低,如果有一个速查表就会极大的提高效率。

此外,这几年人工智能如雨后春笋一样,出现了很多优秀的卷积神经网络模型,我们该怎么学习?该从哪里获取源码和资源?这也是困扰很多人的问题,今天我们就一个一个来说一下。

资源

  • cheatsheets-ai
  • deep_learning_object_detection

cheatsheets-ai

  • cheatsheets-ai

Github地址:https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai

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  • deep_learning_object_detection

Github地址:https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

干货!16张速查表,51个深度学习模型让你成为人工智能大师

图中标红的是作者认为必读的文章,涉及R-CNN、OverFeat、SSD、YOLO等计算机视觉领域优秀的网络模型。

干货!16张速查表,51个深度学习模型让你成为人工智能大师

整理了从2014年到2019年之间的所有计算机视觉领域优秀的文章。

2014 年

R-CNN

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation | Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik | [CVPR’ 14]

https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf

代码 Caffe:

https://github.com/rbgirshick/rcnn

OverFeat

OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks | Pierre Sermanet, et al. | [ICLR’ 14]

https://arxiv.org/pdf/1312.6229.pdf

代码 Torch:

https://github.com/sermanet/OverFeat

2015 年

Fast R-CNN

Fast R-CNN | Ross Girshick | [ICCV’ 15]

https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf

代码 caffe:

https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn

Faster R-CNN

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks | Shaoqing Ren, et al. | [NIPS’ 15]

https://papers.nips.cc/paper/5638-faster-r-cnn-towards-real-time-object-detection-with-region-proposal-networks.pdf

代码 caffe:

https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn

代码 tensorflow:

https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn

代码 pytorch:

https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch

2016 年

OHEM

Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining | Abhinav Shrivastava, et al. | [CVPR’ 16]

https://arxiv.org/pdf/1604.03540.pdf

代码 caffe:

https://github.com/abhi2610/ohem

YOLO v1

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection | Joseph Redmon, et al. | [CVPR’ 16]

https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf

代码 c:

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

SSD

Single Shot MultiBox Detector | Wei Liu, et al. | [ECCV’ 16]

https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf

代码 caffe:

https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

代码 tensorflow:

https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow

代码 pytorch:

https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch

R-FCN

Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks | Jifeng Dai, et al. | [NIPS’ 16]

https://arxiv.org/pdf/1605.06409.pdf

代码 caffe:

https://github.com/daijifeng001/R-FCN

代码 caffe:

https://github.com/YuwenXiong/py-R-FCN

2017 年

YOLO v2

Better, Faster, Stronger | Joseph Redmon, Ali Farhadi | [CVPR’ 17]

https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf

代码 c:

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

代码 caffe:

https://github.com/quhezheng/caffe_yolo_v2

代码 tensorflow:

https://github.com/nilboy/tensorflow-yolo

代码 tensorflow:

https://github.com/sualab/object-detection-yolov2

代码 pytorch:

https://github.com/longcw/yolo2-pytorch

FPN

Feature Pyramid Networks for Object Detection | Tsung-Yi Lin, et al. | [CVPR’ 17]

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Lin_Feature_Pyramid_Networks_CVPR_2017_paper.pdf

代码 caffe:

https://github.com/unsky/FPN

RetinaNet

Focal Loss for Dense Object Detection | Tsung-Yi Lin, et al. | [ICCV’ 17]

https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf

代码 keras:

https://github.com/fizyr/keras-retinanet

代码 pytorch:

https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet

代码 mxnet:

https://github.com/unsky/RetinaNet

代码 tensorflow:

https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/retinanet

Mask R-CNN

Kaiming He, et al. | [ICCV’ 17]

http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/He_Mask_R-CNN_ICCV_2017_paper.pdf

代码 caffe2:

https://github.com/facebookresearch/Detectron

代码 tensorflow:

https://github.com/matterport/Mask_RCNN

代码 tensorflow:

https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN

代码 pytorch:

https://github.com/multimodallearning/pytorch-mask-rcnn

2018 年

YOLO v3

An Incremental Improvement | Joseph Redmon, Ali Farhadi | [arXiv’ 18]

https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

代码 c:

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

代码 pytorch:

https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3

代码 pytorch:

https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3

代码 keras:

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

代码 tensorflow:

https://github.com/mystic123/tensorflow-yolo-v3

RefineDet

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection | Shifeng Zhang, et al. | [CVPR’ 18]

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhang_Single-Shot_Refinement_Neural_CVPR_2018_paper.pdf

代码 caffe:

https://github.com/sfzhang15/RefineDet

代码 chainer:

https://github.com/fukatani/RefineDet_chainer

代码 pytorch:

https://github.com/lzx1413/PytorchSSD

2019 年

M2Det

A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network | Qijie Zhao, et al. | [AAAI’ 19]

https://arxiv.org/pdf/1811.04533.pdf


干货!16张速查表,51个深度学习模型让你成为人工智能大师
我整理了计算机视觉、强化学习相关的优秀文章,优秀书籍中英文电子版、源码等,如果需要可以关注微信公众号"平凡而诗意",回复相应关键字获取。


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