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AI 顯然是最近幾年非常火的一個(gè)新技術(shù)方向，從幾年前大家認(rèn)識到 AI 的能力，到現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)里已經(jīng)在普遍的探討 AI 如何落地了。

我們可以預(yù)言未來在很多的領(lǐng)域，很多的行業(yè)，AI 都會(huì)在里邊起到重要的作用。

隨著AI的不斷持續(xù)火熱，越來越多的人才涌入進(jìn)來，但我發(fā)現(xiàn)一個(gè)行業(yè)現(xiàn)象：人才短缺，工程師過剩。

目前在商業(yè)中有所應(yīng)用，而且能夠創(chuàng)收的只有搜索推薦和計(jì)算機(jī)視覺，因此，這兩個(gè)方向的人力缺口很大，尤其是計(jì)算機(jī)視覺。

前兩年校招時(shí)可以看到，互聯(lián)網(wǎng)、IT、生物醫(yī)藥、汽車安防等等行業(yè)，幾乎都會(huì)有計(jì)算機(jī)視覺的崗位。

所以，很多其他方向的同學(xué)開始紛紛轉(zhuǎn)向，隨著大潮流投入計(jì)算機(jī)視覺這個(gè)方向，為什么這么多人投入計(jì)算機(jī)視覺方向？我認(rèn)為有以下幾個(gè)原因：

入門容易
模型成熟
人才缺口大
熱度高，名氣大

其他的暫且不說，就著重的說一下入門容易和模型成熟這兩點(diǎn)。

目前入門CV的常用套路就是：

看吳恩達(dá)《機(jī)器學(xué)習(xí)》《深度學(xué)習(xí)》課程，學(xué)一點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識。
讀幾篇CV模型的文章，了解一下經(jīng)典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。
在github上找?guī)讉€(gè)tensorflow、pytorch實(shí)現(xiàn)上述模型的開源代碼。
下載VOC、ImageNet、COCO、kaggle等數(shù)據(jù)集。
按照開源代碼中的Readme準(zhǔn)備一下數(shù)據(jù)集，跑一下結(jié)果。

但好多初學(xué)者學(xué)了兩個(gè)月、跑了幾次結(jié)果后就認(rèn)為已經(jīng)入行CV了，其實(shí)不然，這里面有一個(gè)需要注意的問題：計(jì)算機(jī)視覺屬于圖像處理的范疇，而很多人卻把它當(dāng)成機(jī)器學(xué)習(xí)來看待。

然而實(shí)際上幾乎80%的CV的從業(yè)者都沒有從頭至尾深入的學(xué)習(xí)圖像處理方面的知識。

現(xiàn)在有了深度學(xué)習(xí)，不需要人為提取特征了，所以很多人不再關(guān)注圖像底層的信息，而是直接越過這個(gè)根基去搭建模型，我覺得這是一個(gè)誤區(qū)。

不同領(lǐng)域的圖像，例如OCT、MR、遙感、自然圖像等等，有著巨大的特征差異，對這些特征差異性都不了解，怎么在搭建模型之后對精度進(jìn)行提升和改進(jìn)呢？怎么在原來模型的基礎(chǔ)上做一些改變呢？

因此，我認(rèn)為好好學(xué)習(xí)一下圖像預(yù)處理、后處理的知識對CV有著至關(guān)重要的作用，例如圖像去噪、分割、增強(qiáng)、增廣等等。

然而網(wǎng)上很多教程也比較碎片，鑒于此，整理一套卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、OpenCV，從檢測模型教學(xué)逐步深入，幫你輕松掌握目標(biāo)檢測，輕松提升CV算法核心能力。

（資料內(nèi)容過多，僅截取部分）

上次已經(jīng)給大家推薦過一次，但微信有限制每天只能加100個(gè)人，很多人反饋沒有領(lǐng)到，這次又申請到了100個(gè)名額，速度領(lǐng)取，手慢無！

該視頻出品人是王小天，目前就職于BAT之一，AI算法高級技術(shù)專家，法國TOP3高校雙碩（計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)應(yīng)用雙碩士）畢業(yè)。

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（添加小助理人數(shù)較多，請耐心等待）

他在人工智能和芯片領(lǐng)域發(fā)表10余篇論文，具有深厚的學(xué)術(shù)背景和豐富的項(xiàng)目及業(yè)務(wù)落地經(jīng)驗(yàn)。工作期間主要負(fù)責(zé)人工智能業(yè)務(wù)線CV與NLP相關(guān)算法工作，推進(jìn)人機(jī)混合智能、語義分割、機(jī)器翻譯、虹膜識別等模塊的核心算法研究與優(yōu)化。對圖像分類、物體檢測、目標(biāo)跟蹤、自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等有深入的研究。他兼具理論與實(shí)戰(zhàn)落地經(jīng)驗(yàn)，深知初學(xué)者學(xué)習(xí)痛點(diǎn)。說實(shí)話，這樣資歷的人，很難得。

這份教程是他8年人工領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)的凝練，通過講解和實(shí)戰(zhàn)操作，讓你能做到獨(dú)立搭建和設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括主流分類和檢測網(wǎng)絡(luò)），從檢測模型教學(xué)逐步深入，幫你輕松掌握目標(biāo)檢測，并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理解決各種CV問題。

他對學(xué)習(xí)者的建議：計(jì)算機(jī)視覺的提升不在于搭建模型，而在于不斷調(diào)優(yōu)、改進(jìn)過程中積累的經(jīng)驗(yàn)。

我們該怎么針對不同領(lǐng)域的圖像設(shè)置不同的參數(shù)？其中包括卷積核大小、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、初始權(quán)重等等，不可能拿到一個(gè)模型，既適合醫(yī)學(xué)圖像，又適合人臉識別，這其中就需要n次從70%的精度調(diào)到95%以上中積累出經(jīng)驗(yàn)。

而很多CV從業(yè)者覺得搭建出模型就告一段落，反反復(fù)復(fù)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再來一遍，Python搭完用c/c++搭，但是至始至終沒在精度和經(jīng)驗(yàn)方面做出前進(jìn)。

由于工作需要，這份教程我本人也在學(xué)習(xí)中，雖然已經(jīng)從事這個(gè)行業(yè)多年，再看這份教程的時(shí)候，仍然能查漏補(bǔ)缺，收獲滿滿，我相信不管是AI入門，還是已經(jīng)具備了一定的工作經(jīng)驗(yàn)，這份學(xué)習(xí)資料，都值得你去認(rèn)真學(xué)習(xí)研究。

所有以上相關(guān)的的內(nèi)容全部都已經(jīng)打包好了，匯總成了一份百度云的鏈接，小貼心之處是怕有的兄弟沒有買百度云會(huì)員的朋友，能用2MB+/S的速度下載，還特地給大家準(zhǔn)備了下載工具。

熬了幾個(gè)大夜，學(xué)完一套985博士總結(jié)的「卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、OpenCV」學(xué)習(xí)筆記（20G高清/PPT/代碼)