大家好，现在大多数同学肯定都已经开学了，然后有很多做深度学习目标检测方向的来问我怎么快速入门。
这里我给大家做了一份专门针对目标检测方向的快速学习路径思维导图，可以帮助你在差不多的二个月左右的时间里达到水论文的能力。
当中推荐到的每一个教程都可以点击它后面对应的这个图标（下方箭头所指图标）跳转，本地学习资源我会和这份思维导图一起打包给大家，需要的话可以扫码加我的助手让她无偿及时放送给大家。
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思维导图内容：
1.Python编程基础（Numpy、Pandas工具库也要掌握），IDE集成开发环境工具（Pycharm、VScode）
视频看：B站莫烦Python基础教程
图文看：Python菜鸟教程
2.数学基础知识
线性代数：向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值
高数：导数/微分/积分、梯度、泰勒展开公式、概率论
3.学习基础的卷积神经网络模型
霹雳吧啦Wz的卷积神经网络原理与代码教程
4.掌握Pytorch深度学习框架
我的Pytorch快速入门教程
5.从三个经典主流的目标检测器理论与代码入手
YOLO系列、Faster rcnn、SSD
6.了解一些经典的目标检测数据集+制作自己的数据集+目标检测数据增强方法
1.PASCAL VOC2012数据集与制作自己的数据集
2.COCO数据集
3.目标检测中的数据增强教程
7.关于调参
谷歌大脑团队调参指南手册中文版
8.看综述和目标检测方向的顶会论文找idea
Papers with code（几乎包含所有有代码的论文）
