deep-learning-for-image-processing

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这套中文教程源自作者研究生阶段的积累，把计算机视觉里常见的网络结构讲得相当系统。每个模型都配有B站视频，先讲清结构和设计思路，再给出可运行的代码，而且同一套网络分别用PyTorch和TensorFlow 2各写一遍。从LeNet、ResNet一路走到Faster R-CNN、YOLO检测器，再到FCN、DeepLabV3、U-Net、Mask R-CNN这些分割模型，学习者能对照着看两大框架下同一个网络是怎么搭起来的。课件和视频放在一起，更像一门完整的课，而不是零散的笔记本。无论是当作入门的主线，还是回头查某个具体网络的实现细节，都很顺手。团队带新人接触视觉项目时，照着一步步走，上手速度会快不少。