个人学习项目,用于复现论文代码,深入理解算法原理。
注意:每个项目都可独立运行。若要运行某个项目,你需要将该项目作为根目录,以便找到对应模块。
每个项目都有对应论文解读,解读详情搜 [知乎] - 琪小钧
- vision_transformer
- mnist
- efficientNet
- vggNet
- resnet
- coatNet
- convNext
- seNet
- TransFG
- swin-transformer
- inception
- denseNet
- googleNet
- CBAM
- shuffleNet
- mobileNet
- resNeXt
- Xception
- SqueezeNet
- RepVgg
- RetinaNet (包含focal_loss)
- FPN (实现resnet50 + fpn)
- YOLOV5 V5.0 (实现注释,更新pt->onnx代码)
- yolox (修改了voc数据读取方式)
- FCOS
- yoloF
- yoloR
- detr
- ssd
- Faster-rcnn
- Mask-rcnn
- Cascade-rcnn
- SPPNet
- CenterNet
- RepPoints
- OTA
- ATSS
- FCN
- U-Net
- HR-Net-Seg
- DeepLabv3
- DeepLabv3Plus
- Mask-rcnn
- Cascade-rcnn
- UNet++
- PSPNet
- Segmenter
- BDB (用于图像检索)
- Happy-Whale (鲸鱼竞赛检索baseline)
- MAE (实现VIT+MAE)
- SupCon (实现自对比学习+t-SNE可视化+swa)
- MoCo
- SwAV
- Real_time_self_adaptive_deep_stereo (实时双目里立体匹配,细节待完善)
- tensorboard test (可视化网络,图片,训练过程以及卷积核)
- load weights test (权重部分加载)
- visual weights map test (特征图、卷积核可视化分析)
- label_convert (三种不同标注文件之间的转换以及box可视化)
- class_Activation_Map_Visual (可视化CNN的类激活图)
- normalization (BN、LN、IN、GN、SN图解)