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一些有用的博客,资料链接

2018-01-24 14:31 323 查看

vm配置：http://blog.csdn.net/u013142781/article/details/50529030

CMakeLists.txt：http://blog.csdn.net/z_h_s/article/details/50699905

莫烦python：https://morvanzhou.github.io/

廖雪峰git与python：https://www.liaoxuefeng.com/

～～ios上实现小规模yolo模型：http://colabug.com/107304.html

图像检测汇总：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html#t-cnn

压缩caffemodel：https://github.com/RalphMao/demo_nn_compress

实时车辆检测：https://github.com/upul/CarND-Vehicle-Detection

MPII行人位姿数据集，可PK：http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#overview

识别领域汇总：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6970680.html

xnor采访名言:https://techcrunch.com/2017/01/19/xnor-ai-frees-ai-from-the-prison-of-the-supercomputer/

多人位姿检测（骨骼点）2017：https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation

0、以后有用

Boosted Tree：一篇很有见识的文章 http://dataunion.org/15787.html
Kaggle—So Easy!百行代码实现排名Top 5%的图像分类比赛：
http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/71598551

卷积的尺度和位置不变形解析：https://www.quora.com/How-is-a-convolutional-neural-network-able-to-learn-invariant-features

1.LSTM与RNN

官方:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

翻译:http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29

cs231n老师的博客:http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

这个是我见得写的最好的RNN，里面还有关于机器翻译，语音识别，语言模式，图像描述的论文，绝了：http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251

图像描述论文（cs231n的Andrej Karpathy）与github代码地址：
http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/

https://github.com/karpathy/neuraltalk

2.YOLO2训练自己的数据集

http://lib.csdn.net/article/deeplearning/57863?knId=1726

http://blog.csdn.net/samylee/article/details/53414108

V1版:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/53100791

3.faster训练自己的数据集

http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084

http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212

4、深度学习

类似cs231n：http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52571966

大牛：http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/44464663

大牛！全：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49255013

基础深度学习，有代码：
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855

Deep Learning Tutorials
http://www.deeplearning.net/tutorial/

BN层原理：http://www.cnblogs.com/stingsl/p/6428694.html

5.Theano学习

学习指南翻译（版本1）：
http://www.cnblogs.com/xueliangliu/archive/2013/04/03/2997437.html

学习指南翻译（版本2）：
http://www.cnblogs.com/charleshuang/p/3648804.html

官方：
http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/

★github示例：
https://github.com/Newmu/Theano-Tutorials

★挺全的theano知识点讲解
http://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/category/699462.html

theano函数官方文档：
http://deeplearning.net/software/theano/library/tensor/basic.html

简单易懂：
http://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/6079428.html

keras官方文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/

6.python基础

super：http://www.cnblogs.com/lovemo1314/archive/2011/05/03/2035005.html

format:http://www.jb51.net/article/63672.htm

anaconda安装tensorflow：
http://www.cnblogs.com/aloiswei/p/6510355.html

7.lua

lua面向对象编程，写的很透彻：
http://www.jellythink.com/archives/529

.与：区别：
http://www.cnblogs.com/youxilua/archive/2011/07/28/2119059.html

元表方法：
http://www.cnblogs.com/JimLy-BUG/p/5364281.html

8.mxnet

https://github.com/dmlc/mxnet

BMNet：https://github.com/hpi-xnor/BMXNet

9.torch

10.Tensorflow-faster

tensorflow与Keras（Keras中文官方文档）：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/blog/keras_and_tensorflow/

Tensorflow-API：https://www.tensorflow.org/api_docs/

Faster-RCNN_TF:https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF

tf-faster-rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn

将tensorflow移植到android手机实现物体识别！！http://blog.csdn.net/xiaopihaierletian/article/details/61933695

tensorflow-API：http://www.jianshu.com/nb/5517733

常用函数：http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52152766

tensorflow基础学习博客：http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53018924

tensorflow应用较全：http://blog.csdn.net/helei001/article/details/51842531

11、faster

http://blog.csdn.net/wopawn/article/details/52223282

demo.py解析

论文解析，很好：http://blog.csdn.net/wopawn/article/details/52223282#reply

论文翻译，这人有一套rcnn博客：http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51259812

overfeat：http://blog.sciencenet.cn/blog-1583812-844178.html

rpn代码解析：http://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51545125

12、安装tcl/tk和Tkinter

http://blog.csdn.net/cryhelyxx/article/details/22514871

13、在阅读Faster-RCNN_TF代码中观看的博客：

14、haar与adaboost

利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8171571

http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8184451

haar原理：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html

http://blog.csdn.net/bbzz2/article/details/50764159

dlib+opencv人脸特征检测：http://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/52422847

训练常见问题：http://www.cnblogs.com/chensheng-zhou/p/5542887.html

15、dlib array2d与Mat

https://stackoverflow.com/questions/29118317/how-to-convert-mat-to-array2drgb-pixel

http://blog.csdn.net/huixingshao/article/details/55510950

http://blog.csdn.net/qq_26671711/article/details/53713529

http://blog.csdn.net/yubin1277408629/article/details/53561037

16、三维重建

vcglib -github：https://github.com/cnr-isti-vclab/vcglib

win10+vs+cuda ：http://blog.csdn.net/u011821462/article/details/50145221

★三维可视化工程：http://redwood-data.org/indoor/tutorial.html

win10+vs2015 meshlab编译：http://blog.csdn.net/hanshuobest/article/details/71525388

windows-git：http://blog.csdn.net/qq_34698126/article/details/53521187

17、kinfu环境配置

kinfu安装配置全解：http://blog.csdn.net/alan_1550587588/article/details/54582192

VS2010和IVF2011的安装教程 Fortran：
http://wenku.baidu.com/view/9e28de1b01f69e314332949c.html

Fortran认证书Intel_Visual_Fortran_XE2011.lic：
http://pan.baidu.com/s/1kT9lR8r

ros下使用kinfu：http://blog.csdn.net/l_h2010/article/details/38349927

18、c++

c++笔记：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/08/18/2645319.html

typedef：http://blog.csdn.net/ameyume/article/details/6326278

指针的指针：http://blog.jobbole.com/60647/

成员函数指针：http://blog.csdn.net/jinjinclouded/article/details/5189540

c++指针：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2011/12/13/2286391.html

qt学习：http://www.kuqin.com/qtdocument/tutorial.html

argc和argv含义及用法：http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/51987413

虚函数与纯虚函数：http://blog.csdn.net/xwpc702/article/details/8670025

http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7558868

19、ELL

安装中出现问题解决（中文）博客：https://www.codelast.com/%e5%8e%9f%e5%88%9b-%e5%9c%a8ubuntu-14-04%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e4%b8%ad%e4%b8%baell%e5%ae%89%e8%a3%85python-3-6-%e9%80%9a%e8%bf%87miniconda/

https://www.codelast.com/%e5%8e%9f%e5%88%9b-%e5%9c%a8%e6%a0%91%e8%8e%93%e6%b4%be3%e4%b8%8a%e4%bd%bf%e7%94%a8%e5%be%ae%e8%bd%afell%e5%b5%8c%e5%85%a5%e5%bc%8f%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e5%ba%931/

20、光流测速度

http://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/50924144

http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51011288

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8683859

http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52684477

http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7407604

加载深度信息求速度原理：

21、识别走过的弯路：

【人体姿态】Stacked Hourglass算法详解（torch代码）：http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51428392

Object Detection︱RCNN、faster-RCNN框架的浅读与延伸内容笔记：
http://blog.csdn.net/roslei/article/details/73459873

ipython-notebook caffe识别与可视化：http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb#Classification:-Instant-Recognition-with-Caffe

22、语义分割与识别

FCN-github：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org

fcn-知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22976342

FCN-CRF：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22308032

23、deep compression与SqueezeNet

SqueezeNet-github:https://github.com/DeepScale/SqueezeNet

Deep Compression阅读理解及Caffe源码修改：http://blog.csdn.net/may0324/article/details/52935869

阅读理解：
http://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/53982812

http://blog.csdn.net/boon_228/article/details/51718521

http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51708469

http://blog.csdn.net/joshuaxx316/article/details/52514978

压缩caffemodel：https://github.com/RalphMao/demo_nn_compress

SqueezeNet+Faster-RCNN+OHEM：http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53714616

24、TFFRCNN（基于Faster-RCNN_TF修改）

https://github.com/CharlesShang/TFFRCNN，内含PVANET模型

运行TFFRCNN：http://blog.csdn.net/yuexin2/article/details/75019330

TFRRCNN训练自己的模型：http://blog.csdn.net/yuexin2/article/details/75025720

25、嵌入式网络

CNN 模型压缩与加速算法综述 :http://blog.csdn.net/QcloudCommunity/article/details/77719498

YOLO对比SVM+HOG 耗时更短处理更精确（附github资源）：http://www.weiot.net/article-59672.html

LCDet：http://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/72831440

PVANet（TFFRCNN中有）：https://arxiv.org/pdf/1608.08021.pdf

http://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/68931337

mobilenet：http://blog.csdn.net/zchang81/article/details/73321202

//////（有实现链接）http://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/75116085

//////论文翻译：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1566004753349359&wfr=spider&for=pc

ARM-NEON：http://blog.csdn.net/qiek/article/details/50900890

http://blog.csdn.net/ljp12345/article/details/53490094

popcnt：http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/11/02/testpopcnt.html

26、有用知乎

https://www.zhihu.com/question/39921464

https://www.zhihu.com/question/53697001

https://www.zhihu.com/question/27872849

28.CMakeLists

http://www.360doc.com/content/12/0507/10/9369336_209205930.shtml

http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/52760411

29.强化学习

david 9:http://nooverfit.com/wp/15-%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0101-%E9%97%AA%E7%94%B5%E5%85%A5%E9%97%A8-reinforcement-learning/

精彩:http://www.cnblogs.com/jinxulin/p/3517377.html

知乎大神:https://www.zhihu.com/question/41775291

30、3D-deeplearning-face_detector

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24816781

32、FCN训练自己的数据集

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0、以后有用

1.LSTM与RNN

2.YOLO2训练自己的数据集

3.faster训练自己的数据集

4、深度学习

5.Theano学习

6.python基础

7.lua

8.mxnet

9.torch

10.Tensorflow-faster

11、faster

12、安装tcl/tk和Tkinter

13、在阅读Faster-RCNN_TF代码中观看的博客：

14、haar与adaboost

15、dlib array2d与Mat

16、三维重建

17、kinfu环境配置

18、c++

19、ELL

20、光流测速度

21、识别走过的弯路：

22、语义分割与识别

23、deep compression与SqueezeNet

24、TFFRCNN（基于Faster-RCNN_TF修改）

25、嵌入式网络

26、有用知乎

27.卷积加速相关

28.CMakeLists

29.强化学习

30、3D-deeplearning-face_detector

31、xnor相关工程与讨论

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