計算機(jī)視覺中大大小小可以包括至少30個以上的方向，在基于深度學(xué)習(xí)的計算機(jī)視覺研究方向中，圖像分類，圖像分割，目標(biāo)檢測無疑是最基礎(chǔ)最底層的任務(wù)，掌握好之后可以很快的遷移到其他方向，比如目標(biāo)識別，目標(biāo)跟蹤，圖像增強(qiáng)等。為了讓大家能夠掌握好相關(guān)技術(shù)，我們平臺開設(shè)了若干門相關(guān)的視頻課程，分別從理論和實踐詳細(xì)講解了其中的核心技術(shù)。

這不是隨便拼湊一些案例堆積而成的快消課程，而是真正希望大家可以借助課程完成整個領(lǐng)域的學(xué)習(xí)，而且課程內(nèi)容一直都在持續(xù)保持更新，每次更新小鵝通都會有消息通知的，請大家及時關(guān)注。

另外，有三還錄制了38個課時的免費深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程供大家夯實自己的基礎(chǔ)知識，下面請聽詳細(xì)介紹：

深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

2021年3月份有三AI與阿里天池聯(lián)合推出了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程， 課程內(nèi)容包括人工智能與深度學(xué)習(xí)發(fā)展背景，深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成對抗網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)開源框架等內(nèi)容，目前已經(jīng)完結(jié)。

本課程不僅講述神經(jīng)卷積，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成對抗網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，還包括深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用，模型的設(shè)計，深度學(xué)習(xí)框架等內(nèi)容，具有足夠的深度和寬度，通用性強(qiáng)，下面是當(dāng)前的課程內(nèi)容。

第1課：人工智能簡介

第2課：深度學(xué)習(xí)崛起背景

第3課：深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用與研究方向之語音處理

第3課：深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用與研究方向之計算機(jī)視覺

第3課：深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用與研究方向之自然語言處理

第3課：深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用與研究方向之推薦系統(tǒng)

第4課：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）

第4課：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下）

第5課：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）

第5課：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下）

第6課：深度學(xué)習(xí)優(yōu)化之激活函數(shù)與參數(shù)初始化

第6課：深度學(xué)習(xí)優(yōu)化之標(biāo)準(zhǔn)化與池化

第6課：深度學(xué)習(xí)優(yōu)化之泛化與正則化

第6課：深度學(xué)習(xí)優(yōu)化之最優(yōu)化

第6課：深度學(xué)習(xí)優(yōu)化之優(yōu)化目標(biāo)與評估指標(biāo)

第6課：深度學(xué)習(xí)優(yōu)化之?dāng)?shù)據(jù)增強(qiáng)

第7課：深度學(xué)習(xí)框架之Pytorch快速入門與實踐

第7課：深度學(xué)習(xí)框架之Caffe快速入門與實踐

第7課：深度學(xué)習(xí)框架之Tensorflow快速入門與實踐

實踐課1：從零完成人臉表情分類任務(wù)

第8課：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之RNN及其改進(jìn)

第9課：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

第10課：模型設(shè)計之網(wǎng)絡(luò)寬度和深度設(shè)計

第10課：模型設(shè)計之殘差網(wǎng)絡(luò)

第10課：模型設(shè)計之分組網(wǎng)絡(luò)

第10課：模型設(shè)計之卷積核設(shè)計

第10課：模型設(shè)計之注意力機(jī)制

第10課：模型設(shè)計之動態(tài)網(wǎng)絡(luò)

第11課：深度生成模型基礎(chǔ)

第11課：深度生成模型之自編碼器與變分自編碼器

第11課：深度生成模型之GAN基礎(chǔ)

第11課：深度生成模型之GAN優(yōu)化目標(biāo)設(shè)計與改進(jìn)

實踐課2: 從零使用GAN進(jìn)行圖片生成

第11課：深度生成模型之?dāng)?shù)據(jù)生成GAN結(jié)構(gòu)與應(yīng)用

第11課：深度生成模型之圖像翻譯GAN結(jié)構(gòu)與應(yīng)用

第11課：深度生成模型之GAN的評估

實踐課3：基于GAN的人臉圖像超分辨

課程地址為：https://tianchi.aliyun.com/course/279

推薦深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)不好的朋友學(xué)習(xí)，千萬不要再為一些基礎(chǔ)內(nèi)容課程去付費了，這些內(nèi)容一開始我們平臺就提供了海量的免費資料。

有了扎實的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)后，才能真正進(jìn)入計算機(jī)視覺專業(yè)知識的學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)使用

數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的輸入，對深度學(xué)習(xí)算法的落地起著至關(guān)重要的作用！如果沒有超越百萬級圖片數(shù)量的ImageNet數(shù)據(jù)集的整理提出，深度學(xué)習(xí)計算機(jī)視覺算法的落地進(jìn)程肯定會被推遲！

隨著各類基礎(chǔ)CV算法的成熟，決定模型能否上線的關(guān)鍵，很大程度上取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及數(shù)據(jù)是否被正確地使用！你和大廠差的往往并不是算法的先進(jìn)性，而是數(shù)據(jù)的多少！然而這一點很容易被忽視，尤其是被缺少工業(yè)界實戰(zhàn)經(jīng)驗的學(xué)習(xí)者忽視。

子欲學(xué)算法，必先搞數(shù)據(jù)！這就是我們這一門課期望幫大家搞定的問題！本課程內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的獲取，數(shù)據(jù)的整理，數(shù)據(jù)的標(biāo)注，數(shù)據(jù)增強(qiáng)，數(shù)據(jù)的分析等領(lǐng)域，覆蓋了深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)使用的各個方向，大綱如下：

課程訂閱地址如下：

完整的課程目錄如下：

課程的完整介紹，請大家點擊下圖閱讀：

深度學(xué)習(xí)之圖像分類

對于剛接觸深度學(xué)習(xí)計算機(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、如何學(xué)習(xí)接下來更加高階的內(nèi)容。

圖像分類課程當(dāng)前包含的內(nèi)容共約14個小時，大綱如下。

理論部分：涵蓋了深度學(xué)習(xí)之圖像分類的各個研究方向，如圖像分類簡介、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。

實踐部分：一共已經(jīng)包含了5個實踐案例，分別為人臉表情分類基本模型與ResNet實戰(zhàn)，動物細(xì)粒度分類實戰(zhàn)，生活用品多標(biāo)簽圖像分類實戰(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實戰(zhàn)來詳解圖像分類任務(wù)實踐。

課程訂閱地址如下：

課程的完整目錄如下：

課程的完整介紹，請大家點擊下圖閱讀：

深度學(xué)習(xí)之圖像分割

圖像分割是在圖像分類基礎(chǔ)上更加細(xì)粒度的像素級分類問題，在視頻直播，電商推薦，自動駕駛，醫(yī)學(xué)圖像等行業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用，是深度學(xué)習(xí)計算機(jī)視覺領(lǐng)域中非常底層的問題，也是必須掌握的核心算法，包含的東西非常多。

圖像分割課程當(dāng)前包含的內(nèi)容共約14個小時，大綱如下：

理論部分：涵蓋了深度學(xué)習(xí)之圖像分割的各個研究方向，如圖像分割基礎(chǔ)、語義分割、弱監(jiān)督語義分割，Image Matting，實例分割等，既有足夠的寬度，也具備有足夠的深度。

實踐部分。本次課程中一共已經(jīng)包含了4個實踐案例，分別為人臉嘴唇分割實戰(zhàn)，缺陷分割實戰(zhàn)，Image?Matting人像摳圖實戰(zhàn)，Mask RCNN實例分割實戰(zhàn)，后續(xù)可能還會增加其他方向的實戰(zhàn)。

課程訂閱地址如下：

課程的完整目錄如下：

課程的完整介紹，請大家點擊下圖閱讀：

深度學(xué)習(xí)之目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理的一個熱門方向，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，是圖像處理和計算機(jī)視覺學(xué)科的重要分支，也是智能監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分，對后續(xù)的人臉識別、步態(tài)識別、人群計數(shù)、實例分割等任務(wù)起著至關(guān)重要的作用。

目標(biāo)檢測課程當(dāng)前包含的內(nèi)容共約28個小時。

理論部分內(nèi)容包括：目標(biāo)檢測相關(guān)基礎(chǔ)，包括流程與評價指標(biāo)，two-stage算法-Faster RCNN系列詳解、one-stage算法-YOLO系列詳解，Anchor-free算法系列詳解（包括Densebox，CenterNet，CornetNet等）；

實踐部分共包含4個案例，分別是YOLOv3實戰(zhàn)（工業(yè)缺陷檢測）、Faster-RCNN實戰(zhàn)（貓臉檢測），CenterNet（電路板缺陷檢測），MMdetection框架使用；

課程訂閱地址如下：

完整的課程目錄如下：

課程的完整介紹，請大家點擊下圖閱讀：

合集專欄

如果大家想要同時訂閱CV基礎(chǔ)專欄，推薦用如下的合集：不僅更加優(yōu)惠，而且合集中還贈送了額外的視頻《深度學(xué)習(xí)之Pytorch入門實戰(zhàn)》與有三AI知識星球，掃碼即可訂閱，地址如下：

《深度學(xué)習(xí)之Pytorch入門實踐篇》的內(nèi)容包含PyTorch簡介、PyTorch環(huán)境配置、張量簡介、PyTorch中的層結(jié)構(gòu)及初始化、PyTorch中的損失函數(shù)、PyTorch中的優(yōu)化器、PyTorch中的數(shù)據(jù)讀取、PyTorch中的模型加載與保存、基于PyTorch的垃圾圖像分類等內(nèi)容，目前總課時超過6個小時。

課程采用理論加Pytorch實戰(zhàn)的方式進(jìn)行講解，大綱如下：

完整目錄可以掃碼閱讀詳情：

本系列課程配套有專門的答疑群，訂閱后在課程的訂閱詳情處可以找到小助手的聯(lián)系方式入群，言有三本人每天都在群里進(jìn)行答疑。

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更多內(nèi)容

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】言有三每天答疑，38课深度学习+超60小时分类检测分割数据算法+超15个Pytorch框架使用与实践案例助你攻略CV...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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