PyTorch源码解读

    1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/328674159
    2. torch.autograd：https://zhuanlan.zhihu.com/p/321449610
    3. BN & SyncBN：https://zhuanlan.zhihu.com/p/337732517
    4. torch.utils.data 解析数据处理全流程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/337850513
    5. nn.Module 核心网络模块接口详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/340453841
    6. DP & DDP：模型并行和分布式训练解析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/343951042
    7. torch.optim：优化算法接口详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/346205754
    8. torch.cuda.amp: 自动混合精度详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/348554267
    9. cpp_extension：揭秘 C++/CUDA 算子实现和调用全流程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/348555597
    10. 即时编译篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361101354
    11. 分布式训练：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361314953
    12. 混合精度训练 AMP ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/375224982
    13. torch.serialization & torch.hub：https://zhuanlan.zhihu.com/p/364239544
    14. PyTorch & MMCV Dispatcher 机制解析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/451671838
    15. Torch DDP 背后的系统设计：https://zhuanlan.zhihu.com/p/508685383

    MMCV

    1. 整体概述：https://zhuanlan.zhihu.com/p/336081587
    2. FileHandler：https://zhuanlan.zhihu.com/p/336097883
    3. FileClient：https://zhuanlan.zhihu.com/p/339190576
    4. Config：https://zhuanlan.zhihu.com/p/346203167
    5. Registry：https://zhuanlan.zhihu.com/p/355271993
    6. Hook：https://zhuanlan.zhihu.com/p/355272220
    7. Hook 机制：https://zhuanlan.zhihu.com/p/387483425
    8. MMCV Hook 食用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/448600739
    9. Runner：https://zhuanlan.zhihu.com/p/355272459
    10. 训练可视化：https://zhuanlan.zhihu.com/p/387078211
    11. 基于 MMCV 走上开源大佬之路？https://zhuanlan.zhihu.com/p/391144979
    12. OpenMMLab 的 cfg 模式和 Registry 机制：https://zhuanlan.zhihu.com/p/387484734
    13. MMCV 中贡献算子：https://zhuanlan.zhihu.com/p/464492627
    14. logging 详解第一期：https://zhuanlan.zhihu.com/p/481383590
    15. logging 详解第二期：三句话，让 logger 言听计从：https://zhuanlan.zhihu.com/p/487524917
    16. logging 详解第三期：Logging 不为人知的二三事：https://zhuanlan.zhihu.com/p/502610682

    MMseg

    1. 超详细！带你轻松掌握 MMSegmentation 整体构建流程： https://zhuanlan.zhihu.com/p/520397255
    2. 超详细！手把手带你轻松用 MMSegmentation 跑语义分割数据集：https://zhuanlan.zhihu.com/p/525422379

    MMDet

    1. 轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(一)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/337375549
    2. 轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(二)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/341954021
    3. 轻松掌握 MMDetection 中 Head 流程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/343433169
    4. RetinaNet 及配置详解： https://zhuanlan.zhihu.com/p/346198300
    5. Faster R-CNN|Mask R-CNN：https://zhuanlan.zhihu.com/p/349807581
    6. FCOS：https://zhuanlan.zhihu.com/p/358056615
    7. ATSS：https://zhuanlan.zhihu.com/p/358125611
    8. Cascade R-CNN：https://zhuanlan.zhihu.com/p/360952172
    9. 不得不知的 MMDetection 学习路线(个人经验版)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/369826931
    10. YOLOF：https://zhuanlan.zhihu.com/p/370758213
    11. CenterNet：https://zhuanlan.zhihu.com/p/374891478
    12. YOLACT：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376347955
    13. 图像缩放 Resize ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/381117525
    14. AutoAssign：https://zhuanlan.zhihu.com/p/378581552
    15. YOLOX 在 MMDetection 中复现全流程解析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/398545304
    16. YOLOX 复现篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/405913343
    17. 轻量化模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/402781143
    18. MMDetection 进阶之非典型操作技能（一）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/473707171

    AI 框架基础技术

    1. 基于 Python API 搭建深度学习模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/345096806
    2. 自动求导机制 (Autograd)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/347385418
    3. 深度学习中的通信优化：https://zhuanlan.zhihu.com/p/348982652
    4. 自动求导进阶用法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/422771695

    大规模训练系列

    1. 技术挑战：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350707888
    2. transformer 中的张量模型并行：https://zhuanlan.zhihu.com/p/450689346

    AI 框架部署方案

    1. 模型量化概述：https://zhuanlan.zhihu.com/p/354921065
    2. 模型部署概述：https://zhuanlan.zhihu.com/p/367042545
    3. 模型转换：https://zhuanlan.zhihu.com/p/396781295
    4. 模型量化的损失分析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/400927037
    5. 模型部署入门教程（一）：模型部署简介：https://zhuanlan.zhihu.com/p/477743341
    6. 模型部署入门教程(二)：解决模型部署中的难题：https://zhuanlan.zhihu.com/p/479290520
    7. 模型部署入门教程(三）：PyTorch 转 ONNX 详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/498425043
    8. 模型部署入门教程（四）：在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子：https://zhuanlan.zhihu.com/p/513387413
    9. 模型部署入门教程（五）：ONNX 模型的修改与调试：https://zhuanlan.zhihu.com/p/516920606

    深度学习编译系列

    1. ANSOR 技术分享：https://zhuanlan.zhihu.com/p/360041136
    2. 多面体模型编译——以优化简单的两层循环代码为例：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376285976
    3. 模型即时翻译技术：https://zhuanlan.zhihu.com/p/381119145
    4. 算子编译IR转换：https://zhuanlan.zhihu.com/p/413472720

    Transformer：https://zhuanlan.zhihu.com/p/403661977
    Vision Transformer 必读系列

    1. 图像分类综述(一)：概述：https://zhuanlan.zhihu.com/p/459828118
    2. 图像分类综述(二): Attention-based：https://zhuanlan.zhihu.com/p/461700507
    3. 图像分类综述(三): MLP、ConvMixer 和架构分析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/462463183

    Tricks

    1. 一段代码玩转数据增强的N种方法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/424133612
    2. MMClassification 数据增强介绍（二）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/436238223
    3. 拿什么拯救我的 4G 显卡：https://zhuanlan.zhihu.com/p/430123077
    4. MMDet居然能用MMCls的Backbone？论配置文件的打开方式：https://zhuanlan.zhihu.com/p/436865195
    5. 使用混淆矩阵分析目标检测：https://zhuanlan.zhihu.com/p/443499860
    6. 类别激活热力图可视化工具介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/453182477
    7. Python 提速大杀器之 numba 篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/454057229
    8. 深拷贝：https://zhuanlan.zhihu.com/p/470892209
    9. ResNet 高精度预训练模型在 MMDetection 中的最佳实践：https://zhuanlan.zhihu.com/p/494609932

    用 OpenMMLab 轻松搭建主干网络，多种视觉任务一网打尽：https://zhuanlan.zhihu.com/p/497363694

    代码规范
    Type Hints 入门教程，让代码更加规范整洁：https://zhuanlan.zhihu.com/p/519335398