# 電腦視覺(機器學習、深度學習)-精選

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## 目錄
[TOC]

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### 前言:
* 數學基礎

線性代數、梯度下降跟機率統計

* 機器學習基礎
請參閱==李弘毅教授的機器學習中文課程==: [影片](https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49)

* 電腦視覺課程
請參閱==魏家博教授的電腦視覺中文課程==: [影片](https://sites.google.com/view/nsysu-dvlab/courses/computer-vision-2021)

* 電腦視覺的任務:

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### (精選)電腦視覺-深度學習網路:

影像分類：
VGG家族, ResNet家族(成功加深網路), Inception,
DenseNet, CSPNet

人臉偵測:
Cascade CNN, MTCNN, FaceNet, RetinaFace

物件偵測：
FPN, R-CNN家族, SSD(DSSD,FSSD,RefineDet), 
YOLO家族(v1-v4、PP YOLOv1-v2), 
Transformer(原用在NLP), 
YOLOR

影像分割-語意分割:
FCN(語意分割的始祖), SegNet

影像分割-實例分割:
MaskRCNN, UNet, PANet, YOLACT家族(YOLACT++、YolactEdge)

影像搜索: 
Triplet Network, Margin based Network

影像產生: 
VAE, GAN, Neural style transfer

### 深度學習的基礎:

* 可以參閱史丹佛大學的cs231n電腦視覺課程
(bilibili上面有翻譯版)

Regularization
Normalization 
Optimization
Activation Function
Loss Function 

### NLP自然語言處理基礎了解:

RNN: NLP的始祖

LSTM:第一個改良型RNN

Seq2seq:
把encoder-decoder用於機械翻譯

ConvS2S:
將CNN引入到Seq2Seq中，為平行運算的一維卷積

Transformer（BERT）:
encoder 與 decoder 兩端都先跑 Self-Attention的QKV