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Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection

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简介：
本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。

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  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
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    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。
     
  • Deep-Learning-for-Skin-Cancer-Detection-
    优质
    本项目利用深度学习技术进行皮肤癌检测，旨在提高早期皮肤病病变识别准确率，助力精准医疗。 使用CNN的皮肤癌检测器需要从Kaggle下载数据集。下载的数据集应包含.csv文件，并且这些文件需解压到名为Skin-Cancer-Detector-using-CNN的文件夹中，具体包括HAM10000_metadata.csv、HAM10000_images_part_1和HAM10000_images_part_2。 所需库如下： - Web框架：Flask - TensorFlow - Matplotlib - Keras - NumPy - Pandas - Scikit-Learn 请按照以下步骤操作： 步骤一：在jupyter中运行Skin_CD.ipynb文件。 步骤二：训练模型完成后，将该模型保存到models文件夹中。
     
  • Tensors for Image Processing and Computer Vision
    优质
    本书深入探讨了张量在图像处理和计算机视觉中的应用，涵盖从基础理论到高级技术的内容。适合研究与开发人员阅读。 《Tensors in Image Processing and Computer Vision》一书由Dacheng Tao和Xuelong Li合著，主要讲述了张量在图像处理中的应用。
     
  • Scene Text Detection and Recognition in the Deep Learning Era.pdf
    优质
    本文综述了深度学习时代场景文本检测与识别的研究进展，探讨了该领域中的关键技术和挑战，并展望未来发展方向。 文本检测与识别技术综述论文旨在全面回顾近年来在这一领域的研究成果和发展趋势。该文分析了各种先进的算法和技术，并探讨它们在不同应用场景中的表现和局限性。此外，还讨论了一些未来的研究方向，以期为相关领域研究者提供有价值的参考信息。
     
  • Vegetable Image Classification Using Deep Learning: Applying CNN to Local Vegetable Images...
    优质
    本文探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）对本地蔬菜图像进行分类的方法，致力于提高识别精度和效率。通过实验验证了该模型在实际应用中的有效性与准确性。 使用深度学习对蔬菜图像进行分类的Web工具采用深度卷积神经网络技术来识别本地生长的蔬菜种类。该工具需要以下软件环境：Django 3.0.7 和 TensorFlow 1.4.5。 请将名称为classifier_model.h5的模型转换成.h5格式，并将其放置在项目的根目录中以供使用。 若要在本地服务器上运行网站，请执行命令 python3 manage.py runserver :8001 。
     
  • UFO for Salient Region Detection: Uniqueness, Focusness and Object...
    优质
    本文提出了一种新颖的显著目标检测方法UFO，结合了独特性、聚焦性和对象先验信息，提升了显著区域定位精度和鲁棒性。 2013年ICCV的一篇关于显著性检验的论文源代码。
     
  • # End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection Techniques
    优质
    本文提出了一种基于图像的三维物体检测技术——端到端伪LiDAR方法，旨在将图像数据转化为高精度深度信息，用于提升自动驾驶场景中的目标识别性能。 图像与激光雷达融合的目标检测技术结合了视觉数据和点云数据的优势，能够提高目标识别的准确性和鲁棒性。这种方法在自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。通过将图像信息中的丰富纹理特征与激光雷达提供的精确距离信息相结合，系统可以更好地理解复杂环境，并作出更可靠的决策。
     
  • 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》- FastBook Master...
    优质
    本书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》为读者提供了使用fastai库和PyTorch框架进行深度学习实践的全面指南，适用于希望快速掌握深度学习技术的数据科学家和机器学习爱好者。 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》这本书介绍了如何在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型，并且使用全新的fastai v2库和PyTorch来实现这些模型。 书中详细讲解了深度学习的基础知识，包括什么是神经网络，它们是如何训练的以及如何进行预测。此外，还介绍了为什么及如何使用深度学习模型，并提供了提高模型准确性、速度和可靠性的方法。 除了理论内容外，这本书也涵盖了将你的模型转换为实际Web应用程序的方法以及在遇到问题时调试模型的技术。书中还包括了最新的深度学习技术的实际应用案例。 最后，本书教授读者如何阅读深度学习研究论文及从头开始实现深度学习算法的知识。需要注意的是，该课程并非面向零基础人士，虽然不要求处理大量数据和大学水平的数学能力，但至少需要有一年的编程经验。
     
  • Multiclass Plant Leaf Disease Detection and Classification...
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    本文探讨了一种多分类植物叶片病害检测与识别方法，利用深度学习技术自动诊断作物疾病，提高农业管理效率。 编写了用于将叶子分类为以下类型之一的Matlab代码：Alternaria Alternata、Anthracnose、Bacterial Blight、Cercospora Leaf Spot 和 Healthy Leaves。该分类由Multiclass SVM（一对一）完成。 运行步骤如下： 1. 将文件夹Leaf_Disease_Detection_code放置在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径。 2. 运行DetectDisease_GUI.m脚本。 3. 在GUI界面，点击“加载图像”，从Manus Disease数据集中选择并加载图片。随后点击“增强对比度”按钮以优化图像显示效果。 4. 点击Segment Image（分割图像），输入包含感兴趣区域的cluster no（即只有疾病受影响的部分或健康部分）。 5. 最后，点击分类结果查看识别输出，并测量准确性（在这种情况下是区分健康叶子与所有患病类型）。