以深度学习为底层技术的人工智能领域在经过近年来的高速发展后，其入门门槛已经越来越低，但想做出新成果的难度就越来越高。去工业界求职，面试官往往要求大家有丰富的项目实战经验，要尽可能多懂一些方向，尽可能深挖一些技术细节。从学校毕业或者在高校求职和晋升，学校要求大家有出色的创新点和学术敏感度，尽可能发表高质量的学术期刊。

这些，对于在学术界或者工业界已经上道的老司机来说，自然是轻车熟路。但对于刚入行的学习者来说，还是颇有难度的，尤其是高质量的论文写作，不仅需要在特定方向有足够的积累，还需要掌握很多规则相关的知识。在吸取了众多读者的反馈之后，即日起我们给大家开设《论文辅导》小组，首先推出的是《CV论文辅导小组》，下面大家请看介绍。

什么是《CV论文辅导小组》

下面我们首先来介绍一下CV论文辅导小组包含的内容和服务计划，从以下几个方向来给大家进行介绍，包括辅导老师背景，具体的辅导计划，配套的学习资料。

1、辅导老师背景

首先我们给大家介绍本小组的第一个辅导老师，我们要求辅导的老师既要有丰富的论文发表经历，也需要在我们社区有一些技术文章和课程支持，在保证专业能力的同时，也保证具有良好的沟通和表达能力，足够的信誉度，教学不是搞工程，光靠个人能力突出无法传授给别人是没有意义的。

第一位辅导老师为郭冰洋，技术社区《有三AI》专栏作者，课程讲师，东北大学博士。主要研究领域为图像分割、缺陷检测、弱监督学习、小样本学习等，擅长技术总结，论文写作。

迄今为止，已发表论文如下：

[1] Selective Prototype Network for Few-Shot Metal Surface Defect Segmentation, in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 71, pp. 1-10, 2022, Art no. 5020010, doi: 10.1109/TIM.2022.3196447.

[2] SPEED:Semantic Prior and Extremely Efficient Dilated Convolution Network for Real-time Metal Surface Defects Detection, in IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL Informatics.

[3] The Interaction Graph Auto-encoder Network Based on Topology-aware for Transferable Recommendation. CIKM 2022.

[4] Nernet: Noiseestimation and removal network for image denoising,” Journal of VisualCommunication and Image Representation, vol. 71, p. 102851, 2020.

迄今为止，郭冰洋在我们平台输出10余篇技术文章，1门完整的专栏课程，若干实战案例课程，分别介绍如下：

《深度学习之Pytorch：入门及实战》免费课程，课程内容主要包含PyTorch简介、PyTorch环境配置、张量简介、PyTorch中的层结构及模型搭建方法、PyTorch中的损失函数、PyTorch中的优化器、PyTorch中的数据读取、PyTorch中的模型加载与保存、基于PyTorch的人脸表情分类实战等内容，目前总课时超过5个小时。

详细的课程介绍，请大家阅读：【视频课】永久免费！5小时快速掌握Pytorch框架入门及实战

《基于ResNet的生活用品多标签分类》实战课程，详细的课程介绍，请大家阅读：【项目实战课】基于ResNet的生活用品多标签图像分类实战

《基于EfficientNet的血红细胞分类竞赛》实战课程，详细的课程介绍，请大家阅读：【项目实战课】基于Pytorch的EfficientNet血红细胞分类竞赛实战

《基于BiseNet的表面缺陷分割》实战课程，详细的课程介绍，请大家阅读：【项目实战课】基于Pytorch的BiseNet表面缺陷分割实战

一些公开免费的技术直播：

【直播】图像分类课程第04期，深度学习调参技巧（5月29日晚上）

【直播】图像分类课程第03期，基于自监督的图像特征表示方法（5月15日晚上）

【直播】图像分类课程第02期（4月17日下午）

【直播】图像分类课程第01期（3月27日下午）

2、论文辅导内容

下面我们来给大家从两个方向介绍论文辅导内容，其一是配套的直播，其二是配套的一对一服务，下面是基础大纲，配套的直播，将在中秋节后开启，每周一到两期。

直播内容暂定包括：期刊检索，领域调研，论文选题，投稿选刊，内容布局，语法润色，辅助工具，评审回复，直播不仅会由郭冰洋主讲，也可能会邀请更多合适的讲师，请大家到时候注意收听。

服务内容包括：这是老师针对每一个人的一对一服务，内容包括但不限于目标期刊筛选，论文结构修改，审稿意见指导，长期在线答疑，定期主题分享，以及博士大咖交流，一站式辅导大家在论文写作和发表过程中的所有疑问。

3、配套的学习资料

想要发表论文，没有足够扎实的基础知识储备是万万不能的，论文的写作不仅是需要好的创新点，更需要出色的工程技巧，调教模型使其工作在最佳状态，为此我们给大家配套了CV基础方向非常系统性的学习课程以及拓展的学习资料，包括课程《深度学习之图像分类：理论与实践》，《深度学习之目标检测：理论与实践》，《深度学习之图像分割：理论与实践》，图文内容社区有三AI知识星球。

《深度学习之图像分类：理论与实践》专栏课程，课程内容主要包含深度学习图像分类各个方向的理论知识，如图像分类基础、多类别图像分类理论、细粒度图像分类理论、多标签图像分类理论、半监督与无监督图像分类、零样本图像分类等，目前总课时超过10个小时。

详细的课程介绍，请大家阅读：【视频课】CV必学，超10小时，3大模块，5大案例，循序渐进地搞懂图像分类理论与实践！

《深度学习之目标检测：理论与实践》专栏课程，课程内容主要包含two-stage算法-Faster RCNN系列详解、one-stage算法-YOLO系列详解（从YOLO v1到YOLO v5），Anchor-free算法系列详解（包括Densebox，CenterNet，CornetNet等），目前总课时超过30个小时。

详细的课程介绍，请大家阅读：【视频课】CV必学，超30小时，4大模块，4大案例，循序渐进地搞懂目标检测！

《深度学习之图像分割：理论与实践》专栏课程，课程内容主要包含深度学习之图像分割的各个研究方向，如图像分割基础、语义分割模型及其改进技术、弱监督语义分割，Image Matting经典模型及其改进，各类实例分割模型等，目前总课时超过10个小时。

详细的课程介绍，请大家阅读：【视频课】CV必学，超10小时，3大模块，4大案例，循序渐进地搞懂图像分割！

以上课程会讲解该领域中最经典的内容，具有足够的宽度和深度。而为了让大家学习更多新论文的思路，我们在知识星球中包含了数百篇经典论文的阅读，覆盖了数十个技术方向，这些可以作为拓展的学习资料，让大家从中汲取好的创新点。

详细的介绍，请大家阅读：【杂谈】有三AI知识星球指导手册出炉！和公众号相比又有哪些内容？

如何订阅小组

扫码下面的二维码，就可以订阅有三AI-CV论文指导小组，一次订阅终身有效，当前价格为1188元，请大家注意，后面每一次直播后都会涨价，到时候会在直播推文中进行具体说明。中秋节结束前发送关键词论文指导可领优惠。

所有配套的视频课程学习在小鹅通，图文论文学习在知识星球，一对一指导在微信群，订阅后联系有三微信Longlongtogo即可入群。如已经有配套的课程或知识星球，可以抵扣最高不超过500元，请联系有三核实身份。

有三AI课程讲师招募

为了践行三人行必有我师的宗旨，我们一直欢迎有能力的讲师来平台分享技术文章，开设课程，比如我们这次的郭冰洋老师就是由专栏作者逐渐蜕变为老师。

欢迎各位来申请成为我们的专栏作者与讲师，请发送个人简历到邮箱longpeng@yousanai.cn。

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