2021年的有三AI-CV夏季劃正式發(fā)布，并且這也是最后一屆由言有三本人直接帶領(lǐng)的夏季劃小組，僅限于今年。

有三AI-CV夏季劃是言有三直接一對一帶領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺學(xué)習(xí)計(jì)劃小組，目標(biāo)是在新手入門的基礎(chǔ)之上，徹底掌握好CV的重要方向，同時(shí)提升模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化的工程代碼經(jīng)驗(yàn)。

什么是有三AI-CV夏季劃

夏季劃是給以下選手準(zhǔn)備的，目標(biāo)是較深入地掌握若干計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，培養(yǎng)獨(dú)立完整的模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化部署的工程項(xiàng)目能力。

(1) 有較好的Python編程基礎(chǔ)，缺少更多的C++編程經(jīng)驗(yàn)。

(2) 缺少深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

下圖是2021年CV夏季劃包括的所有內(nèi)容預(yù)覽簡圖，可以自行放大仔細(xì)閱讀。

學(xué)習(xí)內(nèi)容覆蓋以下幾個(gè)部分：

(1)?編程基礎(chǔ)夯實(shí)，包括C++使用，Caffe等框架的完整源代碼解讀與定制，C++部署。

(2) 數(shù)據(jù)使用，包括數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù)標(biāo)注，數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

(3)?計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)方向深入掌握，包括圖像分類，圖像分割，目標(biāo)檢測與跟蹤。

(4) 模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化深入掌握，包括模型設(shè)計(jì)，模型優(yōu)化。

學(xué)習(xí)資源包括以下部分：

(1) 配套的圖文項(xiàng)目與視頻教程。

(2) 4本圖書教材。

(3) 2個(gè)知識(shí)星球?qū)W習(xí)社區(qū)。

(4) 生態(tài)組與一對一答疑。

點(diǎn)擊邊框調(diào)出視頻工具條

快速介紹可看下面的視頻：

下面我們來看完整的各個(gè)部分的內(nèi)容介紹。

編程部分

C++是項(xiàng)目落地的關(guān)鍵，我們需要熟練使用基本庫，計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)庫，掌握高效的編程習(xí)慣，學(xué)會(huì)編寫CMake和Makefile編譯文件，會(huì)配置若干個(gè)小任務(wù)和1個(gè)綜合性任務(wù)。

Caffe是一個(gè)非常適合提高C++與CUDA編程能力，熟悉開源框架開發(fā)的框架，需要掌握源代碼解讀，修改與模型部署(C++接口)，掌握Caffe的設(shè)計(jì)思想，核心代碼解讀，學(xué)會(huì)Caffe代碼的自定義與修改，學(xué)會(huì)使用C++接口進(jìn)行模型部署。

數(shù)據(jù)使用

數(shù)據(jù)的使用是深度學(xué)習(xí)算法領(lǐng)域從業(yè)者的必備素質(zhì)，需要掌握如何收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，如何整理數(shù)據(jù)，如何分析數(shù)據(jù)，如何在各類項(xiàng)目中使用好數(shù)據(jù)增強(qiáng)。我們配置了1門《深度學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)使用》課程與若干個(gè)項(xiàng)目實(shí)踐，主講老師為言有三。

圖像分類

對于剛接觸深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺的初學(xué)者來說，圖像分類問題是最常見的問題，如何做好圖像分類任務(wù)，關(guān)系到大家能否正確順利地入門。夏季劃配置了1門超過10個(gè)小時(shí)的《深度學(xué)習(xí)之圖像分類》課程與若干個(gè)項(xiàng)目實(shí)踐，主講老師為言有三與有三AI資深講師郭冰洋。

(1)?內(nèi)容非常完備。涵蓋了深度學(xué)習(xí)之圖像分類的各個(gè)研究方向，如圖像分類基礎(chǔ)、多類別圖像分類、細(xì)粒度圖像分類，多標(biāo)簽圖像分類，弱監(jiān)督圖像分類，零樣本圖像分類等，既有足夠的寬度，也具備有足夠的深度。

(2)?實(shí)踐非常豐富。本次課程中一共已經(jīng)包含了4個(gè)實(shí)踐案例，分別為人臉表情分類實(shí)戰(zhàn)，動(dòng)物細(xì)粒度分類實(shí)戰(zhàn)，生活用品多標(biāo)簽圖像分類實(shí)戰(zhàn)，基于血紅細(xì)胞的圖像分類競賽技巧，從4大方向基于Pytorch實(shí)戰(zhàn)來詳解圖像分類任務(wù)實(shí)踐。

圖像分割

圖像分割在直播，電商，自動(dòng)駕駛等行業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用，夏季劃配置了1門超過10個(gè)小時(shí)的《深度學(xué)習(xí)之圖像分割-理論實(shí)踐篇》課程，主講老師為言有三與有三AI資深講師郭冰洋。

本系列課程有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

(1)?內(nèi)容非常完備。涵蓋了深度學(xué)習(xí)之圖像分割的各個(gè)研究方向，如圖像分割基礎(chǔ)、語義分割、弱監(jiān)督語義分割，Image Matting，實(shí)例分割與全景分割等，既有足夠的寬度，也具備有足夠的深度。

(2)?實(shí)踐非常豐富。本次課程中一共已經(jīng)包含了3個(gè)實(shí)踐案例，分別為人臉嘴唇分割實(shí)戰(zhàn)，缺陷數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)，Mask RCNN實(shí)例分割實(shí)戰(zhàn)，并且還會(huì)陸續(xù)增加如Image Matting方向的實(shí)戰(zhàn)。

目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理的一個(gè)熱門方向，廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、智能視頻監(jiān)控、工業(yè)檢測、航空航天等諸多領(lǐng)域。夏季劃配置了《深度學(xué)習(xí)之目標(biāo)檢測》系列課程，已完成超過30小時(shí)的理論課與實(shí)踐課程，并還將繼續(xù)更新，主講老師為有三AI資深講師費(fèi)子昂與言有三。

課程大綱包含理論和實(shí)戰(zhàn)兩大部分，當(dāng)前時(shí)長已超過30個(gè)小時(shí)：

(1) 理論部分內(nèi)容包括：two-stage算法-Faster RCNN系列詳解、one-stage算法-YOLO系列詳解（從YOLO v1到Y(jié)OLO v5），Anchor-free算法系列詳解（包括Densebox，CenterNet，CornetNet等）；會(huì)非常詳細(xì)地講解算法中的細(xì)節(jié)，幫助徹底消化算法原理；

下面是當(dāng)前理論部分課程的大綱腦圖：

(2) 實(shí)踐部分內(nèi)容包括：?YOLOv3實(shí)戰(zhàn)（工業(yè)缺陷檢測）、Faster-RCNN實(shí)戰(zhàn)（貓臉檢測），CenterNet（電路板缺陷檢測），MMdetection框架使用；基于Pytorch框架進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)，逐行剖析代碼，完全掌握實(shí)戰(zhàn)細(xì)節(jié)；

下面是當(dāng)前實(shí)踐部分課程的大綱腦圖：

下面是實(shí)踐案例效果圖：

另外，目標(biāo)跟蹤的視頻課程也在準(zhǔn)備中，主講老師為言有三。

模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化

好的模型結(jié)構(gòu)是深度學(xué)習(xí)成功的關(guān)鍵因素之一，不僅是非常重要的學(xué)術(shù)研究方向，在工業(yè)界實(shí)踐中也是模型是否能上線的關(guān)鍵。對各類底層深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化技術(shù)理解的深度是決定我們能否在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中游刃有余的關(guān)鍵，夏季劃配置了2門對應(yīng)的視頻課程。

《深度學(xué)習(xí)之模型設(shè)計(jì)-理論實(shí)踐篇》系列課程主講老師包括大學(xué)老師魯健恒以及言有三本人。

目前已經(jīng)包含有網(wǎng)絡(luò)深度與模型性能、網(wǎng)絡(luò)寬度與模型性能、注意力機(jī)制、輕量化網(wǎng)絡(luò)、安卓部署5個(gè)部分，總共時(shí)長超過20個(gè)小時(shí)：

理論部分內(nèi)容如下，包括：

(1) 網(wǎng)絡(luò)深度與模型性能主要包含：經(jīng)典淺層卷積網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)深度對分類模型的影響；

(2) 網(wǎng)絡(luò)寬度與模型性能主要包含：經(jīng)典模型的寬度設(shè)計(jì)思想、網(wǎng)絡(luò)寬度對模型性能影響；

(3) 注意力機(jī)制主要包含：空間注意力模型、通道注意力模型、?混合注意力模型、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)；

(4) 輕量化網(wǎng)絡(luò)理論主要包含：Xception網(wǎng)絡(luò)、MobileNet V1和V2網(wǎng)絡(luò)、 ShuffleNet V1和V2網(wǎng)絡(luò)、SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)；

實(shí)踐部分內(nèi)容如下，包括：

(1) 基于MobileNet的網(wǎng)絡(luò)深度設(shè)計(jì)分析及實(shí)戰(zhàn)；?

(2) 基于XceptionNet的網(wǎng)絡(luò)寬度設(shè)計(jì)分析及實(shí)戰(zhàn)；

(3) 基于SeNet的人種分類實(shí)戰(zhàn)；

(4) 基于Pytorch的安卓端模型部署。

案例結(jié)果展示如下：

模型優(yōu)化方向?qū)ｉT講解對模型進(jìn)行精簡的相關(guān)方向，這是模型能夠在各類嵌入式平臺(tái)使用的關(guān)鍵技術(shù)，包括數(shù)據(jù)使用，模型性能分析，緊湊模型設(shè)計(jì)，模型剪枝，模型量化，模型蒸餾，自動(dòng)化模型設(shè)計(jì)，主講老師為言有三。

目前已經(jīng)包含有Pytorch模型性能分析，模型剪枝，模型量化，模型蒸餾理論與實(shí)踐（統(tǒng)一放在模型精簡理論與模型精簡實(shí)踐中，后續(xù)會(huì)拆分講解）等內(nèi)容，總共時(shí)長約3個(gè)小時(shí)：

同時(shí)與本課程相關(guān)的還有有三AI知識(shí)星球中的各類模型優(yōu)化模塊，形式是相關(guān)論文的圖文解讀。

人臉、人像

人臉與人像是整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最重要的圖像，我們會(huì)掌握4個(gè)案例實(shí)踐，包括人臉識(shí)別，人像分割，三維人臉重建，人臉編輯，本部分為最后的課程實(shí)踐部分，暫時(shí)不再錄制視頻。

其他還有如《深度學(xué)習(xí)之Pytorch入門》，《傳統(tǒng)圖像處理》，《深度學(xué)習(xí)之Caffe圖像識(shí)別》等課程，屬于額外增加的內(nèi)容，不再一一介紹，大家可以自己掃碼查看相關(guān)課程目錄。

關(guān)于學(xué)習(xí)方式

有三AI-CV夏季劃學(xué)習(xí)方式非常自由，包括：

(1) 按照給出的路線和學(xué)習(xí)資料，分視頻，書籍，代碼實(shí)踐3部分可自主把控學(xué)習(xí)進(jìn)度，不限制學(xué)習(xí)時(shí)間，永久有效。新增內(nèi)容會(huì)在群里通知和知識(shí)星球更新。

(2) 有三微信群答疑，有三一對一微信答疑和線下答疑。

(3) 參與內(nèi)容組，兼職當(dāng)老師獲得收入。參與項(xiàng)目組，做真實(shí)項(xiàng)目獲得收入。參與運(yùn)營組，獲得收入。

學(xué)會(huì)能獲得什么

有三AI-CV夏季劃的目標(biāo)是在有三AI CV春季劃的基礎(chǔ)上，對CV相關(guān)方向的拓展，對編程相關(guān)能力的提升。

關(guān)于學(xué)習(xí)效果和產(chǎn)出形式，下面是一些有三AI季劃成員的分享，供大家參考：

【雜談】有三AI季劃的最核心價(jià)值在哪，聽聽這些同學(xué)怎么說！

【雜談】從學(xué)員到參與書籍寫作，我在有三AI學(xué)習(xí)與成長的故事

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如何報(bào)名

即日起至2021年底學(xué)費(fèi)為2500元，終身有效，此后內(nèi)容增加也不會(huì)新增費(fèi)用，如果有4本書其中的一本或若干本，以及有三AI知識(shí)星球，可以抵扣相應(yīng)費(fèi)用，直接訂閱下面的有三AI-CV夏季劃小鵝通專欄即可，訂閱后聯(lián)系有三微信Longlongtogo獲得其他內(nèi)容。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【CV夏季划】2021年有三AI-CV夏季划出炉，冲刺秋招，从CV基础到模型优化彻底掌握...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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