0 基础背景

1）论文阅读

[ 读论文 - 写论文 - 2023 ] 如何读论文？- 三遍阅读法

[AI - Interview]IEEE Spectrum专访吴恩达（一）小就是新的大Small is the New Big

[AI - Interview]IEEE Spectrum专访吴恩达（二）小就是新的大Small is the New Big

[AI - Interview]IEEE Spectrum专访吴恩达（三）小就是新的大Small is the New Big

2）数学知识

3）Python和Pytorch

1 图像分类（Image Classification）

1）综述文献

[CV - Image Classification - 2021]图像分类卷积神经网络模型综述（上）

[CV - Image Classification - 2021]图像分类卷积神经网络模型综述（中）

[CV - Image Classification - 2021]图像分类卷积神经网络模型综述（下）

2）解决方案

[CV - Image Classification - 2012]图像分类 AlexNet网络 - 开启深度学习重大事件

[CV - Image Classification - 2014]图像分类 VGG模型 - ILSVRC竞赛分类任务亚军

[CV - Image Classification - 2015]ResNet模型 - 有效避免网络深度带来的问题

3）优化技巧

4）行业应用

5）代码复现

[CV - 图像分类 - 论文复现] 总工作流程- 图像分类经典模型 - MMClassification

[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification（一）安装环境

[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification（二）- 初步认识

[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification（三）- 构建数据集

[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification（四）- 编写配置文件

[CV - 图像分类 - 论文复现] 深度学习之图像分类经典模型 - MMClassification（五）- 算法部署

[CV - 图像分类 - 论文复现]图像分类经典模型 - MMClassification（六）- 算法模型推理代码

[CV - 图像分类 - 论文复现] （改进版）图像分类经典模型 - MMClassification（一）-安装环境

[CV - 图像分类 - 论文复现] （改进版）图像分类经典模型 - MMClassification（二）- 初步认识

[CV - 图像分类 - 论文复现]（改进版）图像分类模型 - MMClassification（五）- 算法云端/服务端部署

2 目标检测（Object Detection）

1）综述文献

[CV - Object Detection - 2022]目标检测综述（1）- 目标检测基本流程

[CV - Object Detection - 2022]目标检测综述（2）- 单目视觉目标检测

[CV - Object Detection - 2022]目标检测系列网络结构设计和优化技巧

2）解决方案

[CV - Object Detection - 2015]目标检测YOLO系列 - YOLOv1开启一阶段新方向

3）优化技巧

4）行业应用

5）代码复现

3 图像分割（Image Segmentation）

1）综述文献

[CV - Image Segmentation - 2021] 医学图像分割U-Net网络应用综述（上）

2）解决方案

3）优化技巧

4）行业应用

5）代码复现

AI for Science

[AI for science - PDE - 2022] 偏微分方程求解方法研究（一） - 遇到问题

[AI for science - PDE - 2022] 偏微分方程求解方法研究（二）- 物理约束

[AI for science - PDE - 2022] 偏微分方程求解方法研究（三）- 数据驱动

[AI for science - PDE - 2022] 偏微分方程求解方法研究（四）- 物理驱动

[AI for science - PDE - 2020]DeepCFD模型 - 基于CNN/U-Net模型的流场预测