AI

深度学习

推荐文章：https://mp.weixin.qq.com/s/ABvmPbFU9XfkOWj42Tv9jQ

推荐资料

坦福大学2014机器学习教程中文笔记目录：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

周志华西瓜书

吴恩达视频

TensorFlow　　　　　　　　　　　  //知道怎么用就行，先不用操心实现原理

 CNN（卷积神经网络）算法流程 　　//最后就是根据你的行业选择相应的特征函数，目前最有效的是cnn 

 

https://github.com/microsoft/ai-edu     //微软的AI实战教程

 

https://mp.weixin.qq.com/s/fj89Bg34O5X1oBF0O7tXNA  //计算学习理论

 

《深度学习的数学》

 

Pytorch

 

https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark

 

笔记 

线性回归

损失函数

梯度下降

深度学习和浅度学习

目标检测

是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：

（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。

（2）定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。

（3）检测-Detection：解决“在哪里？是什么？”的问题，即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。

（4）分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。

YOLOV4-7

目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列，RCNN系列是基于区域检测的代表性算法，YOLO是基于区域提取的代表性算法，另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。