推荐一个CV神器!

2021 年 4 月 6 日 图与推荐

AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向,从几年前大家认识到 AI 的能力,到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了


目前在商业中有所应用,而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉,因此,这两个方向的人力缺口很大,尤其是计算机视觉。

 

今天整理一套卷积神经网络、目标检测、OpenCV,从检测模型教学逐步深入,帮大家轻松掌握目标检测,轻松提升CV算法核心能力。



(资料内容过多,仅截取部分)

该视频出品人是王小天,目前就职于BAT之一,AI算法高级技术专家,法国TOP3高校双硕(计算机科学和数学应用双硕士)毕业。

👇长按下方二维码 2 秒
立即领取
(添加小助理人数较多,请耐心等待)

他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文,具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。
 
工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作,推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。
 
对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。

兼具理论与实战落地经验,深知初学者学习痛点。说实话,这样资历的人,很难得。

这份教程是他8年人工领域实战经验的凝练,通过讲解和实战操作,让你能做到独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),从检测模型教学逐步深入,帮你轻松掌握目标检测,并进行神经网络的训练和推理解决各种CV问题。

在研发这份教程的时候,他发现:几乎80%的CV的从业者都没有从头至尾深入的学习图像处理方面的知识。


现在有了深度学习,不需要人为提取特征了,所以很多人不再关注图像底层的信息,而是直接越过这个根基去搭建模型,其实这是一个误区。

 

不同领域的图像,例如OCT、MR、遥感、自然图像等等,有着巨大的特征差异,对这些特征差异性都不了解,怎么在搭建模型之后对精度进行提升和改进呢?怎么在原来模型的基础上做一些改变呢?

 

所以好好学习一下图像预处理、后处理的知识对CV有着至关重要的作用,例如图像去噪、分割、增强、增广等等。


并且他对学习者的建议:计算机视觉的提升不在于搭建模型,而在于不断调优、改进过程中积累的经验。


我们该怎么针对不同领域的图像设置不同的参数?其中包括卷积核大小、网络架构、初始权重等等,不可能拿到一个模型,既适合医学图像,又适合人脸识别,这其中就需要n次从70%的精度调到95%以上中积累出经验。

而很多CV从业者觉得搭建出模型就告一段落,反反复复用不同的方式去搭建模型,先是tensorflow搭建完用pytorch搭,pytorch完事后用mxnet再来一遍,Python搭完用c/c++搭,但是至始至终没在精度和经验方面做出前进。

由于工作需要,这份教程我本人也在学习中,虽然已经从事这个行业多年,再看这份教程的时候,仍然能查漏补缺,收获满满,我相信不管是AI入门,还是已经具备了一定的工作经验,这份学习资料,都值得你去认真学习研究。

👇长按下方二维码 2 秒
立即领取
(添加小助理人数较多,请耐心等待)
 
所有以上相关的的内容全部都已经打包好了,汇总成了一份百度云的链接,小贴心之处是怕有的兄弟没有买百度云会员的朋友,能用2MB+/S的速度下载,还特地给大家准备了下载工具。
登录查看更多
0

相关内容

目标检测,也叫目标提取,是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术,用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象(例如人,建筑物或汽车)的实例。深入研究的对象检测领域包括面部检测和行人检测。 对象检测在计算机视觉的许多领域都有应用,包括图像检索和视频监视。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
边缘机器学习,21页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2021年6月21日
专知会员服务
20+阅读 · 2021年3月9日
【经典书】《学习OpenCV 3》,1018页pdf
专知会员服务
128+阅读 · 2021年2月28日
【斯坦福CS224W】知识图谱推理,84页ppt
专知会员服务
116+阅读 · 2021年2月19日
【SIGIR2020】LightGCN: 简化和增强图卷积网络推荐
专知会员服务
72+阅读 · 2020年6月1日
【CVPR2020-CMU】无数据模型选择,一种深度框架潜力
专知会员服务
21+阅读 · 2020年4月12日
推荐几个牛逼的NLP/CV/DL/AI硬核公众号
大数据技术
7+阅读 · 2019年9月6日
知乎火爆问题:CV和NLP哪个前景更好?
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年7月16日
给大家推荐几个AI、CV方向优秀公众号
计算机视觉life
20+阅读 · 2019年3月1日
计算机视觉方向优秀公众号推荐
计算机视觉life
8+阅读 · 2018年12月14日
计算机视觉与深度学习实战
炼数成金订阅号
8+阅读 · 2018年2月9日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Pluralistic Image Completion
Arxiv
7+阅读 · 2019年3月11日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月17日
Arxiv
7+阅读 · 2018年2月26日
Arxiv
16+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
边缘机器学习,21页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2021年6月21日
专知会员服务
20+阅读 · 2021年3月9日
【经典书】《学习OpenCV 3》,1018页pdf
专知会员服务
128+阅读 · 2021年2月28日
【斯坦福CS224W】知识图谱推理,84页ppt
专知会员服务
116+阅读 · 2021年2月19日
【SIGIR2020】LightGCN: 简化和增强图卷积网络推荐
专知会员服务
72+阅读 · 2020年6月1日
【CVPR2020-CMU】无数据模型选择,一种深度框架潜力
专知会员服务
21+阅读 · 2020年4月12日
相关资讯
推荐几个牛逼的NLP/CV/DL/AI硬核公众号
大数据技术
7+阅读 · 2019年9月6日
知乎火爆问题:CV和NLP哪个前景更好?
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年7月16日
给大家推荐几个AI、CV方向优秀公众号
计算机视觉life
20+阅读 · 2019年3月1日
计算机视觉方向优秀公众号推荐
计算机视觉life
8+阅读 · 2018年12月14日
计算机视觉与深度学习实战
炼数成金订阅号
8+阅读 · 2018年2月9日
相关论文
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Pluralistic Image Completion
Arxiv
7+阅读 · 2019年3月11日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月17日
Arxiv
7+阅读 · 2018年2月26日
Arxiv
16+阅读 · 2018年2月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员