恭喜你,如果你是从头到尾按照顺序看过来的,那么关于小册的内容基本上就看完了(time at: 2024-02-25)。
先备注几点:
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按照原来的设想,会写 100 篇左右的文章,实际写了 98 篇(后面还会补几篇代码仓库的使用介绍)。
如果你从头看过来,会发现有些文章篇幅短,而有些文章篇幅则很长。这是因为在写作过程中,为了知识的连贯性,并没有将一篇很长的文章拆分成好几节来写作。
如果要把长的文章拆分,那么整体写到 110 篇以上是没问题的,但是会导致阅读起来不连贯,而且内容其实就那么多,个人感觉没必要拆分成小节来写,所以还是按照知识点的连贯来写作了。
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虽然大部分知识点更新完成了,但是后面我还会不定期的来更新一些和小册内容有关的知识和技术,作为本小册的番外更新。只要更新,大家就会收到提醒,一样可以免费阅读。至于番外更新多少,就看大家的反馈以及我对于该小册内容的梳理程度了。
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回过头来再看这个小册,从2023年11月11日推送第一篇文章,到现在2024年02月25日,历时 3 个多月的时间才更新完了这个小册。
更新的过程中,除了文字部分的写作,还有很多时间花在了代码的调试上。目前看在刚开始设立这个小册时吹的牛:带大家从一些经典的传统计算机视觉算法,到基于深度学习的计算机视觉的算法(以从零手写 resnet50 模型为例),到可以正确推理出一张图片,再到将手写的模型性能调优到一个可接受范围(至少在 CPU 上推理无卡顿感)这个目标算是完成了。
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希望你从头到尾看完这个小册能有收获,即使做不到把其中的所有算法和代码完全学会,但至少能对 AI 视觉的技术和应用有一个更深刻的认
本文档是作者撰写的小册《AI视觉入门:从零手写ResNet50》的总结。小册旨在帮助读者深入理解计算机视觉和深度学习,通过手写ResNet50模型,涵盖传统计算机视觉算法、模型训练推理及性能优化。作者强调手写核心算法的重要性,以增进理解和掌握。项目包含Python和C++两种语言的实现,经过多次优化,确保模型性能。小册代码已上传至GitHub仓库,供读者学习参考。
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