语义分割入门之路_从理论到实践

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总体思路来源:https://niecongchong.github.io/2019/05/27/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%88%86%E5%89%B2%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

Nick Blog:https://niecongchong.github.io/

以后做笔记可以参照Nick Blog,只需要将别人的内容链接贴过来,不用把其内容都粘贴过来,浪费时间。

一,理论部分

deeplearning.ai(吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源)
视频课程地址:https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c
整理过的课程:
github地址:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
在线电子书地址:http://www.ai-start.com/dl2017/

1,全连接神经网络(FC / BP)

吴恩达课程第一章:神经网络和深度学习

2,深度学习网络优化技巧

吴恩达课程第二章:改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化

3,卷积神经网络(CNN)

吴恩达课程第四章:卷积神经网络第一章和第二章

掌握内容:

卷积层:卷积核尺寸、卷积核数目、卷积步长、padding填充
池化层:最大池化、平均池化、全局平均池化
非线性层:sigmoid、ReLU、softmax、tanh

4,常用分类网络简介

LeNet5 –> AlexNet –> VGGNet –> ResNet –> InceptionNet –> DenseNet –> SENet

以上就是常用图像分类网络,下面列出了其相关博客链接,可以在博客的基础上广泛查阅理解,不求一次通透,把握其整体思路,从代码实践中去仔细理解。

  • LeNet5 https://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41800721
  • AlexNet https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/80271291
  • VGGNet https://blog.csdn.net/qq_38807688/article/details/84207650
  • ResNet https://alvin.red/2017/10/12/resnet/
  • InceptionNet https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/80061075
  • DenseNet https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664
  • SENet https://zhuanlan.zhihu.com/p/32702350

5,常用语义分割网络简介

FCN –> UNet –> SegNet –> DeepLab系列 –> PSPNet
https://blog.csdn.net/qq_20084101/article/details/80432960

主要先依据以上链接详细了解以上几个经典网络,宏观把控,代码实战,不懂再查。

二,实践部分

1,python基础

  • 掌握list、dict、set等数据结构;
  • 掌握函数、类;
  • 掌握文件读取和写入操作:图片、txt、csv等;
  • 掌握常用画图操作:matplotlib显示图像、散点图、折线图等;
  • 其余内容用时再学,不要学而待其废;

2,深度学习框架选择

由简到难:keras –> pytorch –> tensorflow

要求:
能阅读和编写keras深度学习程序;
能阅读和理解pytorch和tensorflow代码;

3,环境配置(组里服务器环境搭建良好)

  • python环境:Anaconda
  • 深度学习框架:tensorflow/keras/pytorch
  • 显卡加速:CUDA & cudnn

具体的看我的CSDN博客:https://blog.csdn.net/xijuezhu8128/article/details/79139355

4,分类代码实战

4.1 代码

这部分的模型搭建和网络训练的代码我放倒了我的github上,model文件夹放的是常用的网络模型的搭建代码,train.py里面是从调用模型,数据读取,网络训练整个流程的代码。
github地址:https://github.com/niecongchong/RS-Scene-Classification

4.2 遥感图像场景分类数据(自行下载)

数据总结博客:https://zhangbin0917.github.io/2018/06/12/%E9%81%A5%E6%84%9F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/

未经允许不得转载:作者:604-李同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《语义分割入门之路_从理论到实践》 发布于2020-11-30

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