趋近智
计算机视觉应用中的高级卷积神经网络
章节 1: 回顾CNN核心与现代架构
卷积神经网络构建模块简要回顾
CNN 架构的演变：从 AlexNet 到 ResNet
理解残差连接与跳跃架构
Inception 模块和网络中的网络思想
DenseNet：架构与连接模式
EfficientNet：模型复合缩放
架构设计选择与权衡
现代架构构建实践
章节 2: 高级训练与优化方法
高级优化算法
学习率策略和周期性学习率
正则化再论：进阶方法
批量归一化内部运作及替代方案
深度网络的权重初始化策略
梯度裁剪与梯度流动缓解
混合精度训练的基本原理
深度CNN训练的调试与监控
动手实践：实现高级训练循环
章节 3: 目标检测算法
两阶段检测器：R-CNN 系列
区域候选网络解析
单阶段检测器：YOLO系列
单阶段检测器：SSD 和 RetinaNet
锚框：设计与优化
非极大值抑制的变体
目标检测的评估指标
目标检测器实现练习
章节 4: 图像分割技术
语义分割与实例分割
全卷积网络用于图像分割
编码器-解码器架构：U-Net 和 SegNet
用于图像分割的空洞（Atrous）卷积
DeepLab 系列：空洞空间金字塔池化
实例分割方法 (Mask R-CNN)
分割的评估指标
实践操作：构建语义分割模型
章节 5: 视觉中的注意力机制与Transformer
CNN中的自注意力机制
非局部神经网络
视觉Transformer简介
ViT 架构：图像块、嵌入和 Transformer 编码器
混合CNN-Transformer模型
CNN与Transformer在视觉任务中的比较
在CNN中实现注意力模块的实践
章节 6: 高级迁移学习与域适应
回顾迁移学习策略
微调与特征提取：高级考量
使模型适应不同数据分布
域泛化概述
基于CNN的小样本学习
视觉自监督学习预训练
动手实践：在特定数据集上微调模型
章节 7: 生成对抗网络用于图像合成
GAN 基本原理回顾
训练生成对抗网络的挑战
深度卷积生成对抗网络 (DCGAN)
条件GANs用于可控生成
StyleGAN 架构与基于风格的生成
GAN 的评估指标
图像生成实践中的DCGAN实现
章节 8: 模型压缩与高效深度学习
高效模型的动因
网络剪枝技术
知识蒸馏方法
量化：降低模型精度
设计高效架构
神经网络架构搜索概览
动手实践：应用剪枝与量化
区域候选网络解析
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- Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks, Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun, 2015 Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) DOI: 10.48550/arXiv.1506.01497 - 这篇原始论文介绍了区域提议网络（RPN），这是本节的核心内容。它详细阐述了RPN的架构、训练以及如何将其整合到Faster R-CNN框架中。
- Fast R-CNN, Ross Girshick, 2015 Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) DOI: 10.48550/arXiv.1504.08083 - 这篇论文介绍了Fast R-CNN架构，通过在提议之间共享计算，显著提高了R-CNN的训练和推理速度。RPN后来被开发出来，以取代其外部提议生成步骤。
- Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation, Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik, 2014 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (IEEE) DOI: 10.48550/arXiv.1311.2524 - 这项基础工作确立了使用卷积神经网络和外部区域提议的两阶段目标检测范式。它为RPN的发展提供了必要背景。