2021年的有三AI-CV夏季劃已經正式發布了，并且這也是最后一屆由言有三本人直接帶領的夏季劃小組，僅限于今年。

有三AI-CV夏季劃是言有三直接一對一帶領的深度學習和計算機視覺學習計劃小組，目標是在新手入門的基礎之上，徹底掌握好CV的重要方向，同時提升模型設計與優化的工程代碼經驗。

什么是有三AI-CV夏季劃

夏季劃是給以下選手準備的，目標是較深入地掌握若干計算機視覺領域，培養獨立完整的模型設計與優化部署的工程項目能力。

(1) 有較好的Python編程基礎，缺少更多的C++編程經驗。

(2) 缺少深度學習和計算機視覺項目經驗。

下圖是2021年CV夏季劃包括的所有內容預覽簡圖，可以自行放大仔細閱讀。

學習內容覆蓋以下幾個部分：

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

(2) 數據使用，包括數據獲取，數據整理，數據標注，數據增強。

(3)?計算機基礎方向深入掌握，包括圖像分類，圖像分割，目標檢測與跟蹤。

(4) 模型設計與優化深入掌握，包括模型設計，模型優化。

學習資源包括以下部分：

(1) 配套的圖文項目與視頻教程。

(2) 4本圖書教材。

(3) 2個知識星球學習社區。

(4) 生態組與一對一答疑。

點擊邊框調出視頻工具條

快速介紹可看下面的視頻：

下面我們來看完整的各個部分的內容介紹。

編程部分

C++是項目落地的關鍵，我們需要熟練使用基本庫，計算機視覺相關庫，掌握高效的編程習慣，學會編寫CMake和Makefile編譯文件，會配置若干個小任務和1個綜合性任務。

Caffe是一個非常適合提高C++與CUDA編程能力，熟悉開源框架開發的框架，需要掌握源代碼解讀，修改與模型部署(C++接口)，掌握Caffe的設計思想，核心代碼解讀，學會Caffe代碼的自定義與修改，學會使用C++接口進行模型部署。

數據使用

數據的使用是深度學習算法領域從業者的必備素質，需要掌握如何收集高質量的數據，如何整理數據，如何分析數據，如何在各類項目中使用好數據增強。我們配置了1門《深度學習之數據使用》課程與若干個項目實踐，主講老師為言有三。

圖像分類

對于剛接觸深度學習計算機視覺的初學者來說，圖像分類問題是最常見的問題，如何做好圖像分類任務，關系到大家能否正確順利地入門。夏季劃配置了1門超過10個小時的《深度學習之圖像分類》課程與若干個項目實踐，主講老師為言有三與有三AI資深講師郭冰洋，介紹可見【視頻課】深度學習CV算法必須掌握的內容，詳解各種圖像分類算法！。

(1)?內容非常完備。涵蓋了深度學習之圖像分類的各個研究方向，如圖像分類基礎、多類別圖像分類、細粒度圖像分類，多標簽圖像分類，弱監督圖像分類，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)?實踐非常豐富。本次課程中一共已經包含了4個實踐案例，分別為人臉表情分類實戰，動物細粒度分類實戰，生活用品多標簽圖像分類實戰，基于血紅細胞的圖像分類競賽技巧，從4大方向基于Pytorch實戰來詳解圖像分類任務實踐。

圖像分割

圖像分割在直播，電商，自動駕駛等行業中有著廣泛的應用，夏季劃配置了1門超過10個小時的《深度學習之圖像分割-理論實踐篇》課程，主講老師為言有三，介紹可見【視頻課】圖像分割重磅上新-人像摳圖(Matting)實戰。

本系列課程有以下幾個特點：

(1)?內容非常完備。涵蓋了深度學習之圖像分割的各個研究方向，如圖像分割基礎、語義分割、弱監督語義分割，Image Matting，實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)?實踐非常豐富。本次課程中一共已經包含了4個實踐案例，分別為人臉嘴唇分割實戰，Image Matting人像摳圖實戰，缺陷數據集實戰，Mask RCNN實例分割實戰，后續還有增加。

目標檢測

目標檢測是計算機視覺和數字圖像處理的一個熱門方向，廣泛應用于機器人導航、智能視頻監控、工業檢測、航空航天等諸多領域。夏季劃配置了《深度學習之目標檢測》系列課程，已完成超過30小時的理論課與實踐課程，并還將繼續更新，主講老師為有三AI資深講師費子昂，介紹可見【視頻課】深度學習最有價值的CV領域，30小時掌握目標檢測（附作者經歷分享）！。

課程大綱包含理論和實戰兩大部分，當前時長已超過30個小時：

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

下面是當前理論部分課程的大綱腦圖：

(2) 實踐部分內容包括：?YOLOv3實戰（工業缺陷檢測）、Faster-RCNN實戰（貓臉檢測），CenterNet（電路板缺陷檢測），MMdetection框架使用；基于Pytorch框架進行實戰，逐行剖析代碼，完全掌握實戰細節；

下面是當前實踐部分課程的大綱腦圖：

下面是實踐案例效果圖：

另外，目標跟蹤的視頻課程也在準備中，主講老師為言有三。

模型設計與優化

好的模型結構是深度學習成功的關鍵因素之一，不僅是非常重要的學術研究方向，在工業界實踐中也是模型是否能上線的關鍵。對各類底層深度學習模型設計和優化技術理解的深度是決定我們能否在深度學習項目中游刃有余的關鍵，夏季劃配置了2門對應的視頻課程。

《深度學習之模型設計-理論實踐篇》系列課程主講老師包括大學老師魯健恒以及言有三本人。

目前已經包含有網絡深度與模型性能、網絡寬度與模型性能、注意力機制、輕量化網絡、安卓部署5個部分，總共時長超過20個小時：

理論部分內容如下，包括：

(1) 網絡深度與模型性能主要包含：經典淺層卷積網絡的設計、網絡深度對分類模型的影響；

(2) 網絡寬度與模型性能主要包含：經典模型的寬度設計思想、網絡寬度對模型性能影響；

(3) 注意力機制主要包含：空間注意力模型、通道注意力模型、?混合注意力模型、項目實戰；

(4) 輕量化網絡理論主要包含：Xception網絡、MobileNet V1和V2網絡、 ShuffleNet V1和V2網絡、SqueezeNet網絡；

實踐部分內容如下，包括：

(1) 基于MobileNet的網絡深度設計分析及實戰；?

(2) 基于XceptionNet的網絡寬度設計分析及實戰；

(3) 基于SeNet的人種分類實戰；

(4) 基于Pytorch的安卓端模型部署。

案例結果展示如下：

模型優化方向專門講解對模型進行精簡的相關方向，這是模型能夠在各類嵌入式平臺使用的關鍵技術，包括數據使用，模型性能分析，緊湊模型設計，模型剪枝，模型量化，模型蒸餾，自動化模型設計，主講老師為言有三。

目前已經包含有Pytorch模型性能分析，模型剪枝，模型量化，模型蒸餾理論與實踐（統一放在模型精簡理論與模型精簡實踐中，后續會拆分講解）等內容，總共時長約3個小時：

同時與本課程相關的還有有三AI知識星球中的各類模型優化模塊，形式是相關論文的圖文解讀。

人臉、人像

人臉與人像是整個計算機視覺領域中最重要的圖像，我們會掌握4個案例實踐，包括人臉識別，人像分割，三維人臉重建，人臉編輯，本部分為最后的課程實踐部分，暫時不再錄制視頻。

其他還有如《深度學習之Pytorch入門》，《傳統圖像處理》，《深度學習之Caffe圖像識別》等課程，屬于額外增加的內容，不再一一介紹，大家可以自己掃碼查看相關課程目錄。

關于學習方式

有三AI-CV夏季劃學習方式非常自由，包括：

(1) 按照給出的路線和學習資料，分視頻，書籍，代碼實踐3部分可自主把控學習進度，不限制學習時間，永久有效。新增內容會在群里通知和知識星球更新。

(2) 有三微信群答疑，有三一對一微信答疑和線下答疑。

(3) 參與內容組，兼職當老師獲得收入。參與項目組，做真實項目獲得收入。參與運營組，獲得收入。

學會能獲得什么

有三AI-CV夏季劃的目標是在有三AI CV春季劃的基礎上，對CV相關方向的拓展，對編程相關能力的提升。

關于學習效果和產出形式，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季劃的最核心價值在哪，聽聽這些同學怎么說！

【雜談】從學員到參與書籍寫作，我在有三AI學習與成長的故事

【雜談】從學員到專欄作者、講師，我在有三AI學習與名利雙收的故事

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如何報名

即日起至2021年底學費為2500元，終身有效，此后內容增加也不會新增費用，如果有4本書其中的一本或若干本，以及有三AI知識星球，可以抵扣相應費用，直接訂閱下面的有三AI-CV夏季劃小鵝通專欄即可，訂閱后聯系有三微信Longlongtogo獲得其他內容。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【CV夏季划】2021年冲刺CV秋招，100余课时从理论基础到进阶实践系统掌握的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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