本文为9月7日关键点检测学习笔记——2D to 3D，分为两个章节：- Vehicle Pose and Shape Estimation；- 2D to 3D。

本文为9月5日关键点检测学习笔记——人体骨骼点检测：自顶向下，分为三个章节：- 常用数据集；- 评价体系；- Top-down 自顶向下。

本文为9月6日关键点检测学习笔记——人脸和手部特征点检测，分为五个章节：- 干扰因素；- 特征点检测；- 人脸比对；- 高清分辨率网络；- 手部关键点检测。

本文为9月1日目标检测学习笔记——文本检测，分为三个章节：- 类型；- 基于深度学习的文本检测模型；- 常见数据集。

本文为8月21日计算机视觉理论学习笔记——神经网络与BP算法，分为三个章节：- Delta 学习规则；- 梯度下降；- Numpy 实现反向传播。

本文为8月26日计算机视觉理论学习笔记——医疗影像分割，分为六个章节：- 影像存储方式；- 医学影像任务；- 改进的 U-NET；- 3D U-NET；- V-Net；- FC-DensNet。

本文为8月3日Pytorch笔记，分为十一个章节：- 过拟合&欠拟合；- Train-Val-Test 划分；- Regularization：L1-regularization、L2-regularization- 动量与学习衰减率；- Early stop & Dropout；- 卷积神经网络；- Down/up sample：Max pooling & Avg pooling、F.inter

本文为7月22日深度学习笔记，分为五个章节：- Step 1: Model；- Step 2: Goodness of Function；- Step 3: Find Best Function(Gradient Descent)；- Back to Step 1: Redesign；- Back to Step 2: Regularization 正则化。

本文为9月13日OpenCV学习笔记——Dlib 库选定目标跟踪、人脸识别、基于 face_recognition 人脸识别：- 基于 Dlib 库选定目标跟踪；- 基于 Dlib 库人脸识别；- 基于 face_recognition 进行人脸识别（摄像头）。

本文为7月14日Python数据结构与算法学习笔记，分为两个章节：- 树：树的概念、术语、种类、存储与表示；- 二叉树：二叉树的基本概念、性质、节点表示及树的创建以及遍历。