CV系列文章和工具

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本文整理一下CV系列的文章，其包括本人博客中的文章和在互联网上收集的他人的文章：

知识点

  1. Pytorch中知识点01
  2. Pytorch中知识点02
  3. OpenCV中知识点01
  4. matplotlib中知识点01
  5. python中知识点01

文档

  1. Pytorch文档01
  2. PyTorch nn.Module
  3. PyTorch saving and loading models
  4. PyTorch torch.utils.data
  5. PyTorch 优化器
  6. PyTorch 损失
  7. PyTorch Module subclasses
  8. PyTorch数据采样、
  9. PyTorch TensorBoard

工具和实践

  1. PyTorch可视化实践
  2. PlotNeuralNet：神经网络画图
  3. LibMTL：多任务学习工具，可以用来平衡多个损失，A Pytorch Library for Multi-task Learning
  4. pytorch-grad-cam：在PyTorch中对特征图进行CAM可视化的工具
  5. [Tutorial: Class Activation Maps for Semantic Segmentation]：对语义分割网络进行CAM可视化教程。
  6. 万字长文：特征可视化技术(CAM)
  7. CNN可视化技术总结（三）——类可视化

Graph Neural Networks

  1. A Beginner’s Guide to Graph Neural Networks Using PyTorch Geometric — Part 1
  2. A Beginner’s Guide to Graph Neural Networks Using PyTorch Geometric — Part 2
  3. 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一)
  4. 一文读懂图卷积GCN

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不确定性

  1. What Uncertainties Do We Need in Bayesian DeepLearning for Computer Vision? | Guo Jiazhen’s Blog
  2. IJCV | 利用Uncertainty修正Domain Adaptation中的伪标签 - 知乎
  3. 读 What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision? - 知乎

半监督学习

  1. 计算机视觉中的半监督学习 - 知乎

扩散模型

  1. 如何通俗理解扩散模型？ - 知乎

注意力机制

  1. 注意力机制到底是什么？ - 知乎

损失函数

  1. 损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎：交叉熵损失函数

Conditional Random Fields (CRFs)

  1. [Conditional Random Fields: A 2021 Overview | Jigsaw Academy](https://www.jigsawacademy.com/blogs/data-science/conditional-random-fields#:~:text=A conditional random field (CRF,data for adding the information.)
  2. 语义分割中 CRF 的运用 | Mooyu’s Blog

推荐博客

  1. The Illustrated Series：：作者通过自制动画解释各种模型架构。（英文）
  2. 科学空间：偏数学推导，较为硬核。（中文）
  3. Guo Jiazhen’s Blog：主要是对一些深度学习理论文章的翻译
  4. 无痛的机器学习第一季目录 - 知乎

动手学

实现深度学习框架

  1. 想学着自己实现一个深度学习框架该如何入手？ - 知乎

开源书籍

  1. ESL CN：(The Elements of Statistical Learning) (豆瓣)的中文开源版