该项目主要记录本人参加kaggle比赛的学习资料、个人笔记与代码。 包含五大机器学习与深度学习方向的项目比赛，着重于思路与代码实现
学习经典图像分割论文如FCN、常用于医学影像的U-Net，带孔卷积Deeplab系列等等并在 Pytorch框架中进行复现。 掌握图像分割相关内容，模型结构与思想以及具体贡献。 掌握语义分割整体代码的搭建，理解相关指标。 独立完成复现。
本仓库记录自己学习推荐系统的若干笔记以及实战项目（后会加入推荐系统论文阅读等），不定期push，含推荐系统与机器学习相关内容。
个人封装的深度学习与计算机视觉代码库
图像增强是 GAN 落地最成熟的一个方向，本项目通过图像增强中非常经典的超分辨率任务，从需求分析和数据收集开始，全链路探索GAN技术在企业中一步步落地，解决客户的实际需求
最近一年贡献：6 次
最长连续贡献：2 日
最近连续贡献：1 日
贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request，其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。