# SimpleCVReproduction **Repository Path**: LYmystery/SimpleCVReproduction ## Basic Information - **Project Name**: SimpleCVReproduction - **Description**: 主要是学习[Non-local Neural Networks] - **Primary Language**: Python - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2022-01-11 - **Last Updated**: 2022-01-11 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # SimpleCVReproduction ![](logo.png) 将感兴趣/推荐的模型也放在这个库中，以供学习。由于好多库从头开始学习难度太大，在这里提供了笔者的部分注释，其中大部分都是跑过的模型、准备读的代码、已经读过的代码笔记、以及开发的simple系列简单代码、常用代码段等。 本项目致力于提供简化版本的，便于理解的模型文件。 如果有推荐的便于初学者学习的库，也欢迎在issue中提出和补充。 本项目大部分内容是来源于Github，不会用做商业用途，如有侵权，请联系笔者删除。 ## 目录 - [即插即用模块&注意力模块](即插即用模块&注意力模块) - [项目推荐](项目推荐) - [致谢](致谢) - [贡献](贡献) ## 即插即用模块&注意力模块 原项目已经迁移至新的地址：[Awesome-Attention-Mechanism-in-cv](https://github.com/pprp/awesome-attention-mechanism-in-cv) 主要内容包括: - 计算机视觉领域中**注意力**模块。 - 计算机视觉中**即插即用**模块。[code](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/Plug-and-play%20module) - **Vision Transformer**系列工作。 更多介绍： - [我们是如何结合注意力机制改进YOLOv3进行目标检测?](https://zhuanlan.zhihu.com/p/231168560) [Code](https://github.com/GiantPandaCV/yolov3-point) - [如何在YOLOv3中加入注意力模块or即插即用模块](https://blog.csdn.net/DD_PP_JJ/article/details/104109369) - [神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？](https://www.zhihu.com/question/478301531/answer/2280232845) - [CNN、Transformer、MLP架构经验性分析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/449280021) - [CV中的注意力机制之ShuffleAttention](https://zhuanlan.zhihu.com/p/350912960) - [CV中的注意力机制之并联版的CBAM-BAM模块](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102033063) - [CV中的注意力机制之SKNet-SENet的提升版](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102034839) - [CV中的注意力机制之简单而有效的CBAM模块](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102035273) - [CV中的注意力机制之SENet中的SE模块](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102035721) - [CV中的注意力机制之语义分割中的scSE模块](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102036086) - [CV中的注意力机制之Non-Local Network的理解与实现](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102984842) - [CV中的注意力机制之融合Non-Local和SENet的GCNet](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102990363) - [CV中的注意力机制之BiSeNet中的FFM模块与ARM模块](https://zhuanlan.zhihu.com/p/105925132) ## 项目推荐 | 项目 | 介绍 | 链接 | | ----------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | | CenterNet | 简化版本的CenterNet目标检测算法(第三方实现) | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/CenterNet) | | SmallObjectAugmentation | 针对小目标进行数据增强库,在笔者数据集效果不理想 | [link](https://github.com/pprp/52RL) | | DBFace | 实时单阶段人脸检测器 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/DBFace) | | DarkLabel | 专门用于[DarkLabel](https://zhuanlan.zhihu.com/p/141036498)软件转化的系列脚本 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/DarkLabel) | | Latex/latex_algo | 用latex写的伪代码示例 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/Latex/latex_algo) | | MLP | MLP-Mixer,ResMLP,RepMLP简单源码 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/MLP) | | NAS | 感兴趣的神经网络结构搜索算法 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/NAS) | | Plug-and-play Module | 即插即用模块 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/Plug-and-play%20module) | | PyTorch-Lightning | Lightning的基础使用案例 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/PyTorch-Lightning) | | 52RL | 参加DataWhale深度强化学习课程代码 [code](https://github.com/pprp/52RL) | [link](https://github.com/pprp/52RL) | | Vision Transformer | 最经典的ViT实现, 训练代码在[code](https://github.com/pprp/pytorch-cifar-model-zoo) | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/VisionTransformer) | | YOLOv3-complete-pruning | YOLOv3经典的剪枝算法 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/YOLOv3-complete-pruning) | | captcha-CTC-loss | CTC loss+ LSTM | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/captcha-CTC-loss) | | cifarTrick | 原先收集的部分Trick更多Trick在[Tricks](https://github.com/pprp/pytorch-cifar-model-zoo) | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/cifarTrick) | | cvtransforms | 数据增强方法, 可以替代pytorch中transform(PIL-based)，据说让数据读取快三倍 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/cvtransforms) | | deep_sort | 官方实现的DeepSort算法 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/deep_sort) | | deep_sort_yolov3_pytorch | 笔者自己实现和改进的DeepSort算法 | [link](https://github.com/pprp/deep_sort_yolov3_pytorch) | | easy-receptive-fields-pytorch | 感受野计算 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/easy-receptive-fields-pytorch) | | fine_grained_baseline | 细粒度识别baseline，Bilinear Pooling操作 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/fine_grained_baseline) | | flask-yolo | flask配合yolo算法实现网页 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/flask-yolo) | | kalman | 卡尔曼滤波实现与测试 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/kalman) | | libfacedetection.train | 人脸检测训练代码 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/kalman) | | opencv-mot | 使用Opencv实现多目标跟踪 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/opencv-mot) | | pandoc-starter | Pandoc是Markdown转化器，很方便 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/pandoc-starter) | | pytorch-commen-code | 常用的pytorch代码片段 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/pandoc-starter) | | pytorch-grad-cam | Grad Cam代码实现，特征图可视化 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/pytorch-grad-cam-master) | | pytorch-semseg | 语义分割代码库收集，经测试无法收敛(私有数据集) | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/pytorch-semseg) | | siamese-triplet | 孪生网络+Triplet Loss实现 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/simple-faster-rcnn-pytorch) | | simple-faster-rcnn-pytorch | 陈云老师的faster rcnn实现 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/simple-faster-rcnn-pytorch) | | simple-triple-loss | 笔者自己实现的triplet loss | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/simple-triple-loss) | | simple_keypoint | **[强烈推荐]** 笔者极简代码实现关键点识别，提供根据heatmap进行识别的方法 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/simple_keypoint) | | tikz_cnn | 使用latex绘制CNN图 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/tikz_cnn) | | tsne | tsne可视化数据集 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/tsne) | | tools | voc2coco脚本，yolo anchor聚类脚本 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/tools) | | tiny_classifier | 超级简单的分类代码+focal loss使用 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/tiny_classifier) | | yolov3-6 | 第六次release版本，属于老版本yolo实现 | [link](https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/yolov3-6) | ## 致谢 @zhongqiu1245 补充的borderDet中的BAM模块,补充了FPT @1187697147 补充的context-gating模块 @cmsfw-github 指出了simple_keypoint中的bug @1187697147 建议更新了AFF和iAFF模块源码 ## 贡献 欢迎在issue中提出补充推荐的项目。 欢迎关注“GiantPandaCV”公众号以及“神经网络架构搜索”公众号查看笔者发布的第一手博客。