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一、写在前面
最近,在学习深度学习图像识别的相关知识和代码,想着能否用小Chat搞一个思维导图。
简单问小Chat:
咒语:我怎么使用你做一个思维导图?需要配合什么软件生成??
大意就是:先用TA生成内容,导出Markdown格式,再使用第三方软件生成思维导图。
二、实战过程
(1)用GPT生成文本内容:
咒语:帮我画一个系统学习深度学习图像识别的思维导图(要求内容详细),并使用Markdown格式导出。
直接给输出内容:
全部内容如下:
- # 深度学习图像识别
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- ## 1. 基础知识
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- ### 1.1 深度学习基础
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- #### 1.1.1 神经网络
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- #### 1.1.2 激活函数
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- #### 1.1.3 损失函数
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- #### 1.1.4 反向传播
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- ### 1.2 图像识别基础
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- #### 1.2.1 图像处理基础
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- #### 1.2.2 特征提取
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- #### 1.2.3 分类器
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- ### 1.3 数学基础
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- #### 1.3.1 线性代数
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- #### 1.3.2 概率论
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- #### 1.3.3 微积分
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- ## 2. 深度学习框架
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- ### 2.1 TensorFlow
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- #### 2.1.1 基础操作
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- #### 2.1.2 模型构建
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- #### 2.1.3 模型训练
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- ### 2.2 PyTorch
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- #### 2.2.1 基础操作
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- #### 2.2.2 模型构建
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- #### 2.2.3 模型训练
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- ### 2.3 Keras
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- #### 2.3.1 基础操作
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- #### 2.3.2 模型构建
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- #### 2.3.3 模型训练
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- ## 3. 图像识别模型
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- ### 3.1 CNN(卷积神经网络)
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- #### 3.1.1 基础结构
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- #### 3.1.2 常见模型(LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)
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- ### 3.2 R-CNN(区域卷积神经网络)
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- #### 3.2.1 基础结构
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- #### 3.2.2 Fast R-CNN
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- #### 3.2.3 Faster R-CNN
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- ### 3.3 YOLO(实时对象检测)
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- #### 3.3.1 基础结构
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- #### 3.3.2 YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4
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- ### 3.4 GAN(生成对抗网络)
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- #### 3.4.1 基础结构
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- #### 3.4.2 常见模型(DCGAN, CycleGAN)
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- ## 4. 训练与优化
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- ### 4.1 数据预处理
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- #### 4.1.1 数据清洗
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- #### 4.1.2 数据增强
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- ### 4.2 模型训练
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- #### 4.2.1 批量训练
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- #### 4.2.2 学习率调整
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- ### 4.3 模型优化
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- #### 4.3.1 正则化
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- #### 4.3.2 Dropout
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- #### 4.3.3 Batch Normalization
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- ### 4.4 模型评估
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- #### 4.4.1 准确率
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- #### 4.4.2 召回率
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- #### 4.4.3 F1分数
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- ## 5. 实际应用
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- ### 5.1 自动驾驶
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- #### 5.1.1 车道检测
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- #### 5.1.2 交通标志识别
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- #### 5.1.3 行人检测
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- ### 5.2 医疗图像识别
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- #### 5.2.1 病灶检测
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- #### 5.2.2 医疗影像分析
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- ### 5.3 安防监控
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- #### 5.3.1 人脸识别
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- #### 5.3.2 行为识别
(2)用一个在线网站生成
打开网址:https://markmap.js.org/
点Try it out,在左侧框输入GPT生成的内容,右侧即自动给出思维导图:
(3)下载安装Xmind
新建一个txt文档,把GPT生成的内容复制进去,然后把后缀改成.md格式:
打开网址下载软件:https://xmind.cn/
点击新建:
点击左上角的三竖 ——> 文件 ——> 导入 ——> Markdown,选择 .md 文件:
即可生成思维导图:
还可以在软件里面进行各种调整,这里就不演示了。
更高的的功能,需要氪金!
三、总结
优点:
(1)快速生成:可以快速地根据你的需求生成思维导图的内容和结构。
(2)灵活性:可以根据具体需求和偏好,定制思维导图的内容和格式。
缺点:
(1)依赖第三方软件:只能生成文本格式的思维导图,不能直接生成可视化的思维导图。需要使用专门的思维导图软件来生成可视化的思维导图。估计不久将来,制作思维导图的第三方插件就会出来了。
(2)需要进一步调整:还需要进一步调整思维导图的内容和结构,以满足具体需求。
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