本项目《动手学CV-Pytorch版》是Datawhale:whale:CV小组近期推动的一个重点项目。

受启发于李沐老师的《动手学深度学习》，我们旨在构建一个以Pytorch为框架，强调动手实战的计算机视觉教程项目，帮助大家更好的学习。

项目大体上会按照计算机视觉的不同领域和应用场景进行章节划分，循序渐进，带领大家走进CV的世界，以动手实战的方式，从入门到进阶。

目前已经完成的内容包括：预备知识、图像分类入门、目标检测入门、CV中的Transformer四个章节，后续的章节敬请期待。相信随着项目的推进，你我将互相见证彼此的进步。

🐳 推荐使用 动手学CV-PyTorch 在线阅读 进行学习

有配套代码的章节，可以在项目code目录的相应章节目录下面找到。

以下是目录与代码更新进度，还等什么，学就完事了～

• 第一章: 预备知识

  • 1.1 深度学习环境配置
  • 1.2 Pytorch基础使用介绍
  • 1.3 自动求梯度
  • 1.4 线性回归-小试身手
  • 1.5 初识图像分类：MNIST分类实战

• 第二章: 图像分类入门

  • 2.1 数据读取与数据扩增
  • 2.2 图像分类介绍
  • 2.3 模型训练与验证
  • 2.4 天池CV入门赛实战
    • 街景字符识别baseline讲解
    • 比赛方案与优化技巧总结
  • 附录A torchvision.transforms速查表

• 第三章: 目标检测入门

  • 3.1 目标检测基本概念
  • 3.2 目标检测数据集VOC
  • 3.3 锚框
  • 3.4 模型结构
  • 3.5 损失函数
  • 3.6 训练与测试

• 第四章: 图像分割入门

  • 推进中...

• 第五章: 生成式对抗网络入门

  • 5.1 初识生成对抗网络
  • 5.2 GAN实战: 手写数字生成
  • 5.3 ConditionGAN实战: 再战手写数字生成

• 第六章: CV中的Transformer

  • 6.1 你好，Transformer
  • 6.2 Transformer实战：OCR字符识别

• 在线教程页面无法打开:

  测试中存在部分人打不开在线教程的情况。

  部分小伙伴反馈尝试切换浏览器后可以正常打开了，如果仍然不行，最有效的解决办法是科学上网。

• 无法加载图片的解决办法:

  根本解决办法还是科学上网，也可以尝试修改host文件看下是否能解决。

  windows解决方案：修改host文件

• 公式无法正常显示解决办法：

  github中的markdown不支持LATEX公式，如果你喜欢在本项目中直接浏览教程，可以安装chrome的MathJax Plugin for Github插件让大部分公式正常显示。但是包含公式的章节强力建议使用 动手学CV-PyTorch 在线阅读 进行学习

感谢以下Datawhale成员对项目推进作出的贡献(排名不分先后)：

"Datawhale是一个专注AI领域的开源组织，以“for the learner，和学习者一起成长”为愿景，构建对学习者最有价值的开源学习社区。关注我们，一起学习成长。"