零基础学习之万物皆可GAN学习路线

1.python

那本蟒蛇书看前10章就够用了，学学语法会调包就行了，学术研究和开发不一样我其实不推荐看视频，太墨迹，没必要，直接看书或者看手册就行

如果真的要看视频的话，这里有两个视频可以推荐一下，如下：

1.1 .1小土堆：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili

1.1.2 李沐：跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

1.1.3唐宇迪：唐宇迪带你学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

但是我太喜欢看唐宇迪的视频，就是听着有点难受。

书籍推荐：西瓜书，蟒蛇书，动手学深度学习 PyTorch 版，一般基础的话这两本就差不多了。然后就可以直接撸论文和代码了。

但是我是一个基础非常差的人，所以这里我看的书籍就比较多了。

所看书籍如下：

1.2.1 李宏毅的西瓜书

1.2.2李沐的动手学习pytorch

1.2.3python深度学习：基于pytorch（智能系统与技术丛书）（吴茂贵）

1.2.4深度学习入门之pytorch（廖星宇）

1.2.5深入浅出GAN生成对抗网络：原理剖析与TensorFlow时间（廖茂文）

由于这本书是以tf为基础的，所以我只是大概的速看了一遍，基本的东西还是懂得。

1.2.6<GAN实战>雅各布.朗格尔 ------这本书也是以tf为基础的，但是借鉴的地方还是可以的。

1.2.7 《生成对抗网络入门指南》第二版.（史丹青）

1.2.8 《生成对抗网络项目》这本书是别人翻译出来的，不是很全。但是他里面有一个网站有他全部的东西。可以直接点进去学习，里面多为一些实战项目。

1.2.9《Pytorch生成对抗网络编程》

1.2.10《GAN---实战生成对抗网络》刘梦馨

2.数字图像处理

这本书虽然内容很晦涩，但是对了解图像处理是非常有帮助的，里面有地方不用看，因为根本用不到看完这本书对学习深度学习也是很有帮助的，里面的例子我觉得可以用opencv实现，其实这本书对应的代码实现是用的matlab，但是不要去学matlab了，python有matlab接口叫 matplotlib 这里推荐哔哩哔哩up主，花开花落总相宜

3.opencv 入门

1 、《OpenCV3编程入门毛星云编著电子工业出版》写的很好，但我不推荐，因为不是 python语言写的，可以看别的

2、 opencv现在出4了，也可以调用神经网络接口了，可以适当了解一下

3 、opencv基础入门视频简单看看我觉得opencv会调用那些函数完全够用了，后期深度学习就图像预处理会用到opencv。 opencv只是工具，最终目的还是深度学习

4、特征提取视频和分割等视频（就是对opencv书中讲到的重要技术重点学，如分水岭算法、特征提取算法等），这些都是用传统的检测算法，边缘拐点检测之类的这块和后面用的深度学习是两个不同的路线，但是有些思想是一样的，推荐看一看常用的库除了opencv还有matplotlib，这个很重要，也不难学，还有一些别的，遇到了具体学就行，调包其实都不用学，用到查手册就行

4.深度学习

1、深度学习基础，就是了解深度学习的技术背景，应用场景等。

2、一个深度学习框架，推荐pytorch，keras入门更简单，可以先用keras入门，然后转 pytorch，不用考虑tensorflow 这里实现简单的网络就行了，主要是理解搭建网络的过程，比如损失函数，激活函数，优化器，反向传播都是怎么实现的，这里推荐一本书《python深度学习》美国弗朗索瓦写的，他是keras之父，所以这本书例子都是keras框架实现的

3、卷积神经网络（CNN）的原理，要会计算搭建卷积神经网络，设计到卷积核等计算公式。

4、从手写字体识别开始正式接触模型，手写字体识别被誉为CV领域内的hello world

5、深度学习属于机器学习的一个子集，那些传统的机器学习算法也得看一看，不用太深入，主要就看knn、kmeans、SVM

6、然后前期论文只看顶级会议的，计算机视觉三大顶级会议，CVPR、ECCV、ICCV，这里推荐RCNN系列开始精度，即RCNN、fast RCNN、faster RCNN，这期间会涉及VGG、 AlexNet那些经典网络，自己看看就行，组会都会围绕RCNN系列的讨论，RCNN系列结束，看YOLO系列，这是目前最火的模型。看这两个论文期间会涉及到很多的其它论文，例如FPN之类，这种自己看就行，这些计算机视觉的顶会论文一定要精度，搞懂每一个细节，包括公式推荐up主劈里啪啦同济子豪兄 csdn 迪菲赫尔曼

7、到这结束大家对深度学习就很了解了，大家就可以根据自己的情况进一步划分方向，同时可以做实验跑代码了以上大概是我的学习路线，写的比较乱，大家大概了解一下，细节来了再说，希望对大家有所帮助

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