深度学习-机器视觉学习路线

1、应用场景及常用网络结构

目标检测:R-CNN系列、YOLO系列、SSD系列、RFCN

场景图像分割:FCN、U-NET、Segnet

实例分割:MASK-RCNN

2、平台

Tensorflow CaffePytorch

3、分析工具

python及相应的依赖库 numpy pandas matplotlib scipy

4、前沿知识关注

GAN、迁移学习等

5、开源数据集应用

coco、voc、kitti、imagenet、CIPV等

6、opencv学习

 7、关于应用场景下优秀开源算法:

找到算法验证的数据集----> 根据数据集验证排名查找相关算法----> finetune

原文地址:https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9071327.html