文/編輯 | 言有三

有三AI很少寫零散的報導(dǎo)，因?yàn)槲覀兊奈恼峦ǔ６际翘釤捙c總結(jié)，一般遇到一個新方向，找技術(shù)綜述讀一讀是最合適的開始，大家也可以拓展一下自己的知識邊界，今天總結(jié)一下有三AI迄今為止發(fā)過的技術(shù)綜述類文章，也歡迎大家來投稿原創(chuàng)。

CV算法工程師指導(dǎo)手冊

《深度學(xué)習(xí)視覺算法工程師成長指導(dǎo)手冊》，超過11萬字，360頁word文檔，可下載收藏打印，且還有大約1/3內(nèi)容并未完結(jié)，最終可能超過20萬字，相當(dāng)于一本400頁左右的書(已經(jīng)確定會編撰成書)，發(fā)送關(guān)鍵詞“三人行必有AI”到公眾號即可先睹為快。

有三AI發(fā)布360頁11萬字深度學(xué)習(xí)CV算法工程師成長指導(dǎo)手冊，可下載收藏打印，未完待續(xù)

本手冊以深度學(xué)習(xí)視覺算法工程師為例，借鑒廣泛采用的評級機(jī)制，分為4個大境界，即白身，初識，不惑，有識。每一個境界都由淺入深提供10多篇文章對核心知識點(diǎn)進(jìn)行梳理，并對技術(shù)發(fā)展的最新水平進(jìn)行簡單介紹和展望，目前已經(jīng)超過30期文章。

自然語言處理算法核心技術(shù)

這里共包括12篇文章，從NLP中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法開始，介紹了NLP中常用的算法和模型。從樸素貝葉斯到XLnet，從RNN到transformerXL。公眾號已經(jīng)有很多的NLP相關(guān)的內(nèi)容了，覆蓋理論和實(shí)戰(zhàn)，歡迎大家閱讀。

【完結(jié)】 12篇文章帶你完全進(jìn)入NLP領(lǐng)域，掌握核心技術(shù)

GAN

被譽(yù)為新一代深度學(xué)習(xí)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN，在近幾年是實(shí)實(shí)在在的學(xué)術(shù)界和工業(yè)界寵兒，其中最核心基礎(chǔ)的內(nèi)容便是優(yōu)化目標(biāo)了。首先我們從基本的對抗損失，到各種訓(xùn)練技巧進(jìn)行了總結(jié)，這個綜述你值得閱讀，第二季已經(jīng)開始更新。

【完結(jié)】12篇GAN的優(yōu)化文章大盤點(diǎn)，濃濃的數(shù)學(xué)味兒

同時有三在很早的時候?qū)AN的應(yīng)用和結(jié)構(gòu)也開始做一些總結(jié)，GAN在人臉圖像領(lǐng)域和底層圖像處理領(lǐng)域里已經(jīng)頗有建樹，我們詳細(xì)總結(jié)了它的各個應(yīng)用方向及其一些關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)，大家可以查看我們的GAN總結(jié)，以及相關(guān)技術(shù)綜述。

【雜談】如何系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN

【雜談】GAN對人臉圖像算法產(chǎn)生了哪些影響？

【雜談】那些底層的圖像處理問題中，GAN能有什么作為？

AutoML與模型優(yōu)化

自從Google提出AutoML技術(shù)以來，已經(jīng)過去了好幾年了，如今在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都是熱點(diǎn)。AutoML在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的搜索上已經(jīng)取得了非常多的突破，相關(guān)的文章，技術(shù)博客都已經(jīng)廣為流傳，那么除了在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身的搜索上，AutoML技術(shù)對于深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化還有哪些貢獻(xiàn)呢？我們簡要總結(jié)了這個問題，并貢獻(xiàn)了一些資料。

【小結(jié)】除了網(wǎng)絡(luò)搜索(NAS)，AutoML對深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化還有哪些貢獻(xiàn)？

模型設(shè)計與優(yōu)化

相比于學(xué)術(shù)理論研究，深度學(xué)習(xí)更是一門工程應(yīng)用技術(shù)，其中最重要的一塊內(nèi)容就是模型，迄今為止為了讓大家更好地掌握深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計和優(yōu)化，我們做了非常多的工作，剖析深度學(xué)習(xí)中各類具有代表性的CNN模型，詳細(xì)分析了各類模型的特點(diǎn)，設(shè)計思想。從圖文，到視頻直播，到知識星球，應(yīng)有盡有！

【雜談】為了讓大家學(xué)好深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計和優(yōu)化，有三AI都做了什么

【總結(jié)】言有三&阿里天池深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計直播匯總，附贈超過200頁直播PPT課件

【完結(jié)】總結(jié)12大CNN主流模型架構(gòu)設(shè)計思想

有三AI開源項目

這是有三AI開源的第一個GitHub項目，地址為https://github.com/longpeng2008/yousan.ai，在這里給大家捋清楚12大深度學(xué)習(xí)開源框架的快速入門，從熟練掌握不同任務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和使用，熟練掌握模型的定義，熟練掌握訓(xùn)練過程和結(jié)果的可視化，到熟練掌握訓(xùn)練方法和測試方法，真正快速掌握框架。

【完結(jié)】給新手的12大深度學(xué)習(xí)開源框架快速入門項目

同時在這個項目中還包括每周論文閱讀，一周一個方向，系統(tǒng)性成長，目前CV+NLP加起來已經(jīng)超過了20期。

新手如何使用有三AI系統(tǒng)性跟讀AI領(lǐng)域的論文

另外，移動端的框架也已經(jīng)準(zhǔn)備開擼，只是時間有限未更新，感興趣的朋友可以投稿。

【移動端DL框架】當(dāng)前主流的移動端深度學(xué)習(xí)框架一覽

人臉圖像研究領(lǐng)域

人臉圖像屬于最早被研究的一類圖像，也是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的一類圖像，可以說掌握好人臉?biāo)惴?#xff0c;基本就玩轉(zhuǎn)了計算機(jī)視覺領(lǐng)域。在經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展后，現(xiàn)在人臉圖像都有哪些研究和應(yīng)用領(lǐng)域呢？本文從人臉特征，人臉檢測，人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測，人臉識別，人臉屬性分析，人臉分割，人臉美顏，人臉編輯與風(fēng)格化，三維人臉重建等方向來進(jìn)行簡單介紹。文末覆蓋若干綜述，系統(tǒng)性文章閱讀。

【雜談】計算機(jī)視覺在人臉圖像領(lǐng)域的十幾個大的應(yīng)用方向，你懂了幾分？

另外對人臉的數(shù)據(jù)集也進(jìn)行了詳細(xì)解讀，當(dāng)時文章都險些超過公眾號最大長度。

【技術(shù)綜述】一文道盡“人臉數(shù)據(jù)集”

圖像分類核心技術(shù)

圖像分類這個計算機(jī)視覺領(lǐng)域里最基本的問題真的很簡單嗎？恐怕大部分人接觸的只是其中簡單的內(nèi)容。從基本的分類到多標(biāo)簽，細(xì)粒度，對抗攻擊和不平衡樣本處理，真正認(rèn)識一下圖像分類或許你需要這個16篇文章的總結(jié)，其中還包括了若干篇綜述。

【完結(jié)】16篇圖像分類干貨文章總結(jié)，從理論到實(shí)踐全流程大盤點(diǎn)！

視頻分類綜述

視頻雖是由多幀的圖像組成，但視頻分類任務(wù)與圖像分類任務(wù)終究不同。此綜述從傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法，數(shù)據(jù)集等維度對視頻分類方法做了完整總結(jié)介紹。

【技術(shù)綜述】視頻分類/行為識別研究綜述，從數(shù)據(jù)集到方法

數(shù)據(jù)增強(qiáng)綜述

很多實(shí)際的項目，我們都難以有充足的數(shù)據(jù)來完成任務(wù)，要保證完美的完成任務(wù)，有兩件事情需要做好：(1)尋找更多的數(shù)據(jù)。(2)充分利用已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，這里就是對當(dāng)前數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法的綜述，覆蓋有監(jiān)督無監(jiān)督，單樣本多樣本方法等，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的重要性你越做就越懂。

【技術(shù)綜述】深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法都有哪些？

另外，關(guān)于如何掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)的使用，也給出了一些建議，知識星球中提供了許多重要資源下載鏈接。

【雜談】如何從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，模型設(shè)計與調(diào)優(yōu)，訓(xùn)練到部署完成整個深度學(xué)習(xí)算法流程

12大主流圖像分割模型

介紹完基本的模型架構(gòu)之后，我們又緊接著介紹了12大主流的圖像分割模型架構(gòu)，對于做分割的你來說，不可錯過。

【完結(jié)】12篇文章帶你逛遍主流分割網(wǎng)絡(luò)

閑聊圖像分割

有三做的時間最久的就是圖像分割了，從傳統(tǒng)的閾值法，聚類，圖割，水平集，到深度學(xué)習(xí)，這里就是我對圖像分割算法的大總結(jié)。

【技術(shù)綜述】閑聊圖像分割這件事兒

弱監(jiān)督圖像分割綜述

接著圖像分割綜述，我們又總結(jié)了弱監(jiān)督圖像分割綜述，歡迎繼續(xù)學(xué)習(xí)。

【技術(shù)綜述】基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法綜述

可視化

深度學(xué)習(xí)模型是個黑盒子，我們可以從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，權(quán)重，訓(xùn)練曲線等各個維度進(jìn)行可視化來理解它的學(xué)習(xí)過程和工作機(jī)制。

【技術(shù)綜述】“看透”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

softmax loss解讀

softmax loss是我們最熟悉的loss之一了，分類任務(wù)中使用它，分割任務(wù)中依然使用它。在這里，我們推導(dǎo)它的公式，總結(jié)了它的變種，尤其是在人臉識別任務(wù)中的應(yīng)用。

【技術(shù)綜述】一文道盡softmax loss及其變種

Faster RCNN源代碼解讀

鑒于網(wǎng)絡(luò)上目標(biāo)檢測的技術(shù)綜述太多，我們沒有再繼續(xù)寫作，而是解讀了最優(yōu)秀的目標(biāo)檢測框架之一Faster R-CNN， 詳細(xì)剖析了各個模塊的源代碼。

【技術(shù)綜述】萬字長文詳解Faster RCNN源代碼

美學(xué)研究

何以為美，從自拍到顏值到通用的美學(xué)問題，這是一個永遠(yuǎn)都沒有答案，但是又迷人的話題，一切都才剛剛開始。

【技術(shù)綜述】計算機(jī)審美，學(xué)的怎么樣了？

自動構(gòu)圖

作為一個攝影愛好者，研究構(gòu)圖是有三的一大樂趣，將AI技術(shù)用于構(gòu)圖，更是有著廣闊的應(yīng)用前景，如果你也喜歡，不要錯過噢。

【技術(shù)綜述】深度學(xué)習(xí)自動構(gòu)圖研究報告

國內(nèi)AI研究院就業(yè)總結(jié)

在這個專欄中，我們和大家一起分享了國內(nèi)12大研究院的背景，從最開始介紹的歷史最悠久的微軟亞洲研究院，到最后介紹的低調(diào)務(wù)實(shí)的網(wǎng)易人工智能，帶大家領(lǐng)略了每個研究院的研究方向，團(tuán)隊情況，欣賞了各大研究院的拳頭產(chǎn)品。

【完結(jié)】中國12大AI研究院，高調(diào)的低調(diào)的你pick誰

優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者習(xí)慣

一個優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者，必然是技能全面，擅長學(xué)習(xí)的人，在這里我們總結(jié)了從看論文到寫代碼，從刷論壇到刷比賽的一系列資源供大家挑選學(xué)習(xí)，幾乎覆蓋了所有學(xué)習(xí)資料和方法，而且還在不斷更新。

【完結(jié)】優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者都有哪些優(yōu)秀的習(xí)慣

知識星球生態(tài)

有三AI知識星球是有三AI的重點(diǎn)私密社區(qū)，從模型到數(shù)據(jù)，從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)，從理論到實(shí)戰(zhàn)，是公眾號內(nèi)容的補(bǔ)充和升華，可以更自由的交流和學(xué)習(xí)。僅僅模型架構(gòu)就已經(jīng)有超過幾百期的解讀，數(shù)據(jù)集也已經(jīng)有上T容量的共享。

【雜談】為什么邀請大家加入硬核知識星球有三AI

【年終總結(jié)】2019年有三AI知識星球做了什么，明年又會做什么

其實(shí)除了以上綜述類的文章，還有一些雖然沒有標(biāo)注為總結(jié)或者綜述但實(shí)際上也是綜述的文章，包括圖像降噪，人臉的各個領(lǐng)域，已經(jīng)被包含在各類文章中，就不一一點(diǎn)破了，喜歡的朋友自己去找找吧，這是一個很大的礦。

另外，還有關(guān)于公眾號的一些非技術(shù)文章的總結(jié)，有助于了解生態(tài)，也歡迎閱讀。

生態(tài)總結(jié)

有三AI原創(chuàng)生態(tài)已經(jīng)很龐大，覆蓋技術(shù)文章，產(chǎn)品，人才培養(yǎng)等，接下來是一些重要的總結(jié)，包括創(chuàng)辦初衷，一周年總結(jié)，2019年年終總結(jié)，人才培養(yǎng)體系。

現(xiàn)如今我們堅持不接廣告，只做原創(chuàng)，系統(tǒng)輸出，已經(jīng)有超過500期文章了，在這里誠意邀請喜歡分享原創(chuàng)內(nèi)容的同學(xué)加入，成為專欄作者，不僅可以督促自己學(xué)習(xí)，還可以獲得個人收入以及平臺的資源扶持。

三人行，必有AI，一起發(fā)光發(fā)熱，變得更好！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【总结】循序渐进，有三AI不得不看的技术综述(超过100篇核心干货)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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