**《深度學習框架pytorch：入門與實踐》：
官方教程：
動手學深度學習：
其他開源資料：
pytorch官方出品了一本深度學習書
rfbnet:
code:
**詳解：
ssd：
code:
**詳解：
【ssd演算法】史上最全**解析-核心篇 - jimmyhua的文章
【ssd演算法】史上最全**解析-核心篇 - jimmyhua的文章
m2det:
fssd:
refinedet:
cvpr2019的一篇文章，也是改進的ssd，主要解決的還是尺度變化以及提高小目標上的表現，同時速度還是很快。改進點還是蠻有意思的，通過影象金字塔生成了特徵金字塔與ssd本身的特徵金字塔進行各種融合
**：目標檢測 efgrnet：用於目標檢測的豐富的功能導向優化網路
《enriched feature guided refinement network for object detection》iccv2019
注：efgrnet是基於ssd魔改的single-stage檢測網路，在coco上可達46ms/39.0map(512x512)，現已開源！
****：
1. **簡潔，適合學習，效果不太好)
2. 實現效果更好，適合應用）
3. yolo剪枝：
4.yolo tricks pytorch:
5. anchor聚類：
6. 超詳細的pytorch版yolov3**中文注釋詳解（一）
1. centernet + deep sort with pytorch
2. yolov3+ deep sort with pytorch
很好的文章：
【ssd演算法】史上最全**解析-資料篇 - jimmyhua的文章 - 知乎
開源演算法：
快速自動資料增廣：
psis：
小目標資料增廣：
高效輕量級語義分割網路彙總：
大小僅1mb，超輕量級通用人臉檢測模型登上github趨勢榜：
automl 和輕量級網路資源大全（含nas、模型壓縮、超參優化和特徵工程等）：
科普帖：深度學習中gpu和視訊記憶體分析：
雲深不知處-目標檢測 763679865
行雲：pytorch 版yolov3訓練自己的資料集
yw: anchor free 人臉檢測
dtennant: 多gpu和syncbn的reid baseline:
有點'冷：提供對yolov3及tiny的多種剪枝版本，以適應不同的需求
PyTorch目標檢測（八）
上接 七 在pytorch上移植 tinyssd做剛性物體的目標檢測 損失函式 cls loss nn.crossentropyloss weight none,reduction mean 類別損失採取交叉熵均值 bbox loss nn.l1loss reduction mean 錨框偏移採取角...
PyTorch學習資源
pytorch中文文件 官網教材 中文教材 chenyuntc pytorch book 第一步 github的tutorials 尤其是那個60分鐘的入門。只能說比tensorflow簡單許多,我在火車上看了一兩個小時就感覺基本入門了.另外jcjohnson 的 examples to intro...
目標檢測資源收集彙總
今年以來讀過的object detection資源列表如下 41 從r cnn到rfbnet,深度目標檢測5年縱覽，文章 讓你從入門到精通 46 學界 eccv 2018最佼佼者的目標檢測演算法 48 收藏 目標檢測網路學習總結 rcnn yolo v3 52 edgeboxes，邊緣檢測在sppn...