用Keras框架构建一个简单的卷积神经网络！http://blog.itpub.net/31509949/viewspace-2213460/
图像处理入门教程 https://blog.csdn.net/jialibang/article/details/78181410
latex 表格代码生成： https://tableconvert.com/
http://www.tablesgenerator.com/
手写公式转Latex https://webdemo.myscript.com/
公式截图转Latex Mathpix （已下载到电脑）
回顾图像分割的经典算法 https://blog.csdn.net/xiangz_csdn/article/details/79303497
深度学习图像分割——U-net网络 http://www.mamicode.com/info-detail-2434687.html
机器视觉：基于特征的图像对齐（使用opencv和python）https://blog.csdn.net/yuanlulu/article/details/82222119
进行图像相似度对比的几种办法 https://blog.csdn.net/github_39105958/article/details/81980379
opencv 特征点提取、匹配（一）https://blog.csdn.net/keen_zuxwang/article/details/72817420
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
Creating your own object detector https://towardsdatascience.com/creating-your-own-object-detector-ad69dda69c85
openCV 建筑物该用SIFT,SURF或ORB比较适合来认证建筑物？ https://ask.csdn.net/questions/162524
U-net源码讲解（Keras） https://blog.csdn.net/qq_35858961/article/details/82472371
U-net生物图像分割 https://www.jianshu.com/p/bfa0e5b37bc1
OpenCV-Python教程:56.图像去噪 https://www.jianshu.com/p/26e29adf7429
surf与sift的算法相似，只是sift算法更加稳定，检测得到的特征点更多，但是sift的算法复杂度也更大。surf的运算简单，运算时间更短一些，在要求实时性的系统中，可以使用surf。
图像处理之特征提取 https://www.jianshu.com/p/d94e558ebe26
回顾图像分割的经典算法 https://blog.csdn.net/xiangz_csdn/article/details/79303497
【深度学习】神经网络入门（最通俗的理解神经网络）https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215
一小时神经网络从入门到精通(放弃) https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9459128.html
