月初的時候，大學(xué)好友盤下了一個門面，打算開一個兒童樂園。

不過并不是全職，后期他家里人會幫忙打理。

他也是喜歡折騰的人，這幾年我們也一起合作做過很多的項目。

最近也一直在和我討論，如何做新店的營銷方案。

他想把樂園的服務(wù)產(chǎn)品化，利用線下小區(qū)周邊的人流量，迅速發(fā)展起來。

所以，本周大白主要和大家聊一下：產(chǎn)品流量化。

熟悉大白的人可能知道，大白每周的AI周報并不全是技術(shù)方面的內(nèi)容。

也會聊一下一段時間的生活感悟，只要其中的一點點感悟，能夠?qū)Υ蠹矣袔椭?#xff0c;大白也會深感欣慰。

因為和這個大學(xué)好友都在同一個城市，2017年底時，因為寶寶馬上出生。

所以對親子類的項目很感興趣，因此利用業(yè)余時間，一起做了本地的親子自媒體。

主要服務(wù)本地的親子類商家，通過精準(zhǔn)的定位，和差異化的運營。

剛開始的一周內(nèi)，就幫兒童樂園吸引了1000組家庭到現(xiàn)場，后來越來越多的商場和我們合作。

也有很多的商場和我們發(fā)展成戰(zhàn)略合作伙伴，也會一起打造一些本地的親子品牌。（圖片中的一些敏感信息，大白已打馬賽克）

我們將很多本地的親子套餐，包裝成流量產(chǎn)品，為企業(yè)提供服務(wù)。

通過線下的產(chǎn)品運營，以及后來嘗試的，很多的線上產(chǎn)品運營，大白覺得有很多的共性。

因此在這里，和大家也一起聊一下互聯(lián)網(wǎng)上可能存在的一些機會。

大白覺得想要將產(chǎn)品流量化，需要注意三個方面的特點：

（1） 長尾效應(yīng)

在互聯(lián)網(wǎng)上，現(xiàn)在每天大家接觸到的信息，都是海量的。

因此很難批量化做出爆款的產(chǎn)品，比如大家回憶一下。

前兩年在微信上，還經(jīng)常看到很多10W+刷屏的文章，現(xiàn)在是不是越來越少了。

大家越來越見多識廣，而且，制作短期爆款的產(chǎn)品，非常考驗運營能力。

但如果集中精力，花費大量的時間，去做一個系列的產(chǎn)品。

比如做一套完整的教程、寫一個系列的內(nèi)容文章，而不是分散很多的精力去做很多個產(chǎn)品。

產(chǎn)品做出后，再花費大量的時間，各個渠道去推廣這一個產(chǎn)品。

這樣可能會更有效率，更加價值的獲得很多長尾效應(yīng)。

大白也看過很多案例，比如寫電子版的一個系列的有意思的自傳。

光運營推廣這一個產(chǎn)品，每年都能獲得上百萬的流量。

（2） 流量洼地

前幾天，和幾個朋友聊天也聊到一個問題：

很多技術(shù)出生的創(chuàng)業(yè)者，會特別關(guān)注自己的技術(shù)產(chǎn)品，而忽略市場化的競爭。

所以往往產(chǎn)品制作出來了，很難銷售出去。

所以大白覺得，在進入每個行業(yè)時，都要先挖掘這個行業(yè)目前的現(xiàn)狀，存在的機會。

比如這段時間，大白分析了國內(nèi)TOP100的人工智能公司。

每個公司的產(chǎn)品架構(gòu)、涉及領(lǐng)域、以及核心技術(shù)，也發(fā)現(xiàn)了很多有意思的現(xiàn)象。

這里不多說，只是建議，在做產(chǎn)品時，最好也要先考慮，如何運營，如何推廣等問題。

利用這樣的思路，找到產(chǎn)品運營中的流量洼地。

在產(chǎn)品設(shè)計時，也多加考慮，后面真正運營時，可能會事半功倍。

（3） 深入淺出

在工作上，大白也和很多公司的技術(shù)團隊接觸過，發(fā)現(xiàn)不同的產(chǎn)品，用戶體驗真的不一樣。

比如最簡單的，以人工智能行業(yè)的邊緣設(shè)備為例。

這里技術(shù)先不談，但是好的產(chǎn)品，它會考慮用戶的熟悉程度。

如何深入淺出的講解操作流程，提高用戶的體驗感，這個非常關(guān)鍵。

而有些公司，簡單粗暴的，寫出一系列的說明，但是用戶看了云里霧里。

還需要花費大量的時間，去做溝通。這樣也會大大增加他們公司的運營成本。

實則得不償失，因為只需要更用心點，寫好使用說明文檔即可。

以上就是大白對產(chǎn)品流量化的一些想法。

后面幾周，大白再和大家聊一下，17年業(yè)余時間做淘寶的經(jīng)歷。

如何利用技術(shù)思維，挖掘高價值產(chǎn)品，差異化包裝及運營。

大半年時間，盈利將近百萬的一些想法和心得。

扯了這么久，大家還是和大白一起，先看一下本周的AI周報。

之前的周報，大白會將每周的精華內(nèi)容匯總起來，整理到《大白AI周報精華匯總》中，點擊即可查看。

后期需要哪方面的項目知識，可以直接去對應(yīng)閱讀。

大白也在不斷收集更新各個項目算法作者及從業(yè)經(jīng)驗的視頻分享，希望能讓大家提高一些探索的效率，點擊查看。

整理匯總：江大白
內(nèi)容周期：2020.11.16-2020.11.23
同步公眾號：江大白

目錄

• 1 整理涉及公眾號名單
• 2 行業(yè)精華文章匯總
• • 2.1 基礎(chǔ)知識方面
  • • 2.1.1 深度學(xué)習(xí)相關(guān)
  • 2.2 研究方向方面
  • • 2.2.1 目標(biāo)檢測
    • 2.2.2 目標(biāo)追蹤
    • 2.2.3 圖像分割
    • 2.2.4 人臉識別
    • 2.2.5 3D虛擬
    • 2.2.6 目標(biāo)重識別
  • 2.3 項目應(yīng)用方面
  • • 2.3.1 工業(yè)異常檢測
    • 2.3.2 車道線檢測
    • 2.3.3 光流預(yù)測
  • 2.4 Opencv方面
• 3 科研&行業(yè)&拓展閱讀&競賽動態(tài)匯總
• • 3.1 科研動態(tài)
  • 3.2 行業(yè)動態(tài)
  • 3.3 拓展閱讀
  • 3.4 競賽動態(tài)

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1 整理涉及公眾號名單

（1）我愛計算機視覺
（2）Cver
（3）Datawhale
（4）量子位
（5）極市平臺
（6）新智元
（7）機器之心
（8）AI算法與圖像處理
（9）Opencv學(xué)堂
（10）PaperWeekly
（11）機器學(xué)習(xí)算法工程師
（12）AI研習(xí)社
（13）GiantPandaCV
（14）AI深度學(xué)習(xí)視線
（15）七月在線實驗室
（16）人工智能前沿講習(xí)
（17）AI科技評論
（18）機器學(xué)習(xí)算法與Python精研
（19）AIZOO
（20）微軟研究員AI頭條
（21）VALSE
（22）AI算法修煉營
（23）有三AI
（24）AlWalker
（25）AI公園
（26）AI人工智能初學(xué)者
（27）計算機視覺之路
（28）小白學(xué)視覺

2 行業(yè)精華文章匯總

2.1 基礎(chǔ)知識方面

2.1.1 深度學(xué)習(xí)相關(guān)

（1）BN和Dropout在訓(xùn)練和測試時有哪些差別？
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/Vu2-rfrenSeD-6Ldhc5KaQ

2.2 研究方向方面

2.2.1 目標(biāo)檢測

（1）YOLOv4團隊開源最新力作！1774fps、COCO最高精度，分別適合高低端GPU的YOLO
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/pwhR94WEqypKvVs4bMHwaw
（2）2020 Crowdhuman人體檢測比賽第一名經(jīng)驗總結(jié)
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/APsVwpVReSpAWZuKcPRhcA

2.2.2 目標(biāo)追蹤

（1）多攝像頭實時目標(biāo)跟蹤和計數(shù)，使用YOLOv4，Deep SORT和Flask
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/JDFAOcP5Zj2QiRqtjfUO9w

2.2.3 圖像分割

（1）如何從頭訓(xùn)練一個一鍵摳圖模型
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/XbGFnQ4b9aPZ732G77yVrQ
（2）圖像分割2020總結(jié)：結(jié)構(gòu)，損失函數(shù)，數(shù)據(jù)集和框架
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/foAFsnkkuoE0JZ1MgBEdJQ
（3）人像摳圖已經(jīng)滿足不了研究者了，這個研究專門給動物摳圖，毛發(fā)根根分明
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/diImJbICxgqagayjVrLSvg

2.2.4 人臉識別

（1）人臉識別損失函數(shù)的匯總 | Pytorch版本實現(xiàn)
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/DkvTZq7SjmHiI_jgYYTB5A

2.2.5 3D虛擬

（1）語音驅(qū)動3D虛擬人，百度ACCV 2020最新文章解讀
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/3a67SFJBSRBAQFBOw3vvgg

2.2.6 目標(biāo)重識別

（1）極市直播丨鄭哲東：重識別領(lǐng)域最強技術(shù)分享！ReID最新綜述、CVPR2020車輛重識別冠軍方案及無人機定位
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/kVYNOCnQJkR75SDyrJ4SQQ

2.3 項目應(yīng)用方面

2.3.1 工業(yè)異常檢測

（1）工業(yè)圖像異常檢測最新研究總結(jié)（2019-2020）
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/K-md8q7Ne-PidgrtLRJCRQ

2.3.2 車道線檢測

（1）SUPER車道線檢測：異構(gòu)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練、物理驅(qū)動擬合
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/ZbitFaZSiKmd_dQrgS7OZA

2.3.3 光流預(yù)測

（1）使用深度學(xué)習(xí)從視頻中估計車輛的速度
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/PbIVUuNmxmc1sW3rhiKmlA

2.4 Opencv方面

（1）如何使用OpenCV+Python去除手機拍攝文本底色
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/gs7jfaI6kU0xEnh8fVMSqw
（2）基于OpenCV的人員剔除
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/qPOkSABRBXFoo1LB3oQ-tw

3 科研&行業(yè)&拓展閱讀&競賽動態(tài)匯總

3.1 科研動態(tài)

（1）深度剖析：針對深度學(xué)習(xí)的GPU共享
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/1-WuirU90zAv_JBkLiqLuA

3.2 行業(yè)動態(tài)

（1）AI「復(fù)活」《延禧攻略》眾生相
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/D7uq0oEN1XDbmbVvYLkfyg
（2）人臉識別登上Nature封面！看臉的世界，AI卻心懷偏見
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/DlBBPtCSXL7BfdZBLqJorQ
（3）為藝術(shù)而生的驚艷算法
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/gL29T6QSEEDfqeTv0u7e8g
（4）不會編程也能做這么酷炫的視頻風(fēng)格遷移？這個工具沖上Reddit熱榜，還能在線試玩
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/XBp8NcM14R52r3zGlCB_GA

3.3 拓展閱讀

（1）李飛飛對話頂級神經(jīng)科學(xué)家紐瑟姆：大腦也做「微積分」，最高效GPU依然很浪費
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/S4OUEuiGb3OYGkpCbZWyQw
（2）頂會Best Paper一作：所有實習(xí)經(jīng)歷都是有意義的
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/nSdrX6KWzlPmd4jQmCuUyw
（3）沈向洋博士：三十年科研路，我踩過的那些坑
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/Y4I_4DK9h0gpnI7OzPPG4w

3.4 競賽動態(tài)

（1）Kaggle新賽：木薯葉疾病分類
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/0Jpnxosvx2h2M8jKMw3nDA
（2）Kaggle新賽：自動檢測賽場上的頭盔撞擊事件
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/y3hLfCb-axkMgXKuP4q6Mw
（3）Kaggle新賽 | HuBMAP: 識別人體腎臟組織圖像中的腎小球
鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/kYMdJ_XuTFZLZaXFHL-O1A

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2020.11.16-11.23 人工智能行业每周技术精华文章汇总的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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