贪心学院CV计算机视觉集训营二期

贪心学院CV计算机视觉集训营二期是一个全面深入学习计算机视觉领域知识的培训项目。该集训营的目的是培养学员在计算机视觉领域的综合能力和实战经验，让学员能够在实际项目中快速应用和解决问题。

该集训营的课程设置涵盖了计算机视觉领域的核心概念和技术，包括图像处理、图像分割、目标检测、图像分类、深度学习等内容。通过短期但密集的学习和实践，学员能够系统地掌握计算机视觉领域的理论知识和实际应用技巧。

课程采用线上线下相结合的方式进行，学员可以通过在线视频学习和参与实践项目的线下讨论和指导。学员还可以参与集训营内部的交流活动和项目竞赛，与其他学员共同学习和成长。

集训营的导师团队由资深的计算机视觉专家和从业者组成，他们将为学员提供个性化的指导和辅导，帮助学员解决实际问题和提升技术能力。

参与集训营的学员需要具备一定的编程基础和数学基础，对计算机视觉领域有一定的了解和兴趣。学员还需要积极主动地参与学习和项目实践，并与导师和其他学员保持良好的沟通和合作。

通过参与贪心学院CV计算机视觉集训营二期，学员将能够全面系统地学习和应用计算机视觉领域的核心知识和技术，提升自己在该领域的能力和竞争力。

课程截图：

课程大纲

第一阶段 深度学习基础篇

逻辑回归与梯度下降法

凸函数与凸优化

BP算法的讲解

Tensorflow、Kersa、PyTorch的使用教程

GPU配置，安装，训练模型及评估

Conv2D，Conv2DTranspos详解

Dropout, Batch Normalization详解

如何自定义网络层，损失函数

深度学习中的调参技术. 解决过拟合与欠拟合

激活函数详解：Sigmoid, Softmax, tanh, softplus, ReLU, hard_sigmoid, linear, exponential, LeakyReLU, PReLU, ELU.

优化器详解：GD，SGD，MiniBatch GD，Nesterov，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam.

第二阶段 多模态模型

什么是多模态学习？

VGG16以及基于Pytorch的实现

迁移学习详解

RNN以及BPTT，梯度消失问题

LSTM, GRU详解

注意力机制

SkipGram

Elmo, Bert, XLNet

Beam Search, Greedy Decoding

BLEU评价指标

搭建系统过程中用到的工程技巧

第三阶段 物体识别

CNN卷积层工作原理剖析

卷积核尺寸，卷积步长，边界填充，输出通道，输出特征图，视场计算

LeNet-5

AlexNet

ZFNet

GoogleNet/Inception

VGGNet

ResNet

Fully-Convolutional Network

DenseNet

图像增强技术

图像增加噪声与降噪

第四阶段?目标检测技术

R-CNN，Fast R-CNN, Faster RCNN

Region Proposal，Region Proposal Network

One-Stage物体检测网络模型

SSD模型

Anchor的内涵与工作原理

IoU (Intersection Over Union)

Hard Negative Mining

Non-Max Suppression

OpenCV Haar小波滤波器

OpenCV Adaboost

图像分割 Dense Prediction

Unet，Up-Conv

Transpose Convolution/Deconvolution

第五阶段?自动驾驶

自动驾驶技术介绍

如何使用多个摄像头

DataGenerator技术

图像的空间域

频率域滤波

图像色彩变换

边缘检测

Hough Transform用于检测图像中的几何形状物体

第六阶段?图像生成

GAN 生成对抗网络

Generator，Discriminator网络结构

GAN的优化以及实现

GAN与其他生成模型的比较

图像风格化迁移的实现

Gram Matrix图像风格表达

第七阶段?低能耗神经网络

如何降低神经网络的耗能

Binarized Neural Network

MobileNet

ShuffleNet

EffNet

神经网络的节能原理

Depth-wise Separable Convolution

Spatial Separable Convolution

Grouped Convolution

Channel Shuffle

第八阶段?新颖网络结果

One-Shot Learning

Siamese Network 双子网络

人脸识别关键技术

CapsuleNet 胶囊网络

胶囊替代神经元旦原理

第九阶段?Capstone 开放式项目(Optional)

项目展示

什么是Capstone项目？

项目介绍

开放式项目又称为课程的capstone项目。作为 课程中的很重要的一部分，可以选择work on 一个具有挑战性的项目。通过此项目，可以深 入去理解某一个特定领域，快速成为这个领域 内的专家，并且让项目成果成为简历中的一个 亮点。

项目流程

Step 1: 组队

Step 2: 立项以及提交proposal

Step 3: Short Survey Paper

Step 4: 中期项目Review Step

5: 最终项目PPT以及代码提交

Step 6: 最终presentation

Step 7: Technical Report/博客

结果输出

完整PPT、代码和Conference-Style Technical Report 作为项目的最后阶段，我们 将组织学员的presentation分享大会。借此我 们会邀请一些同行业的专家、从业者、企业招 聘方、优质猎头资源等共同参与分享大会。