导师：CV学的这么差，你别毕业了

2024-04-08 10:08:10

近年来，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和CV领域近年来的发展和成就。在这其中，卷积神经网络的成功也带动了更多学术和商业应用的发展和进步。

为了避免“内卷”，更多人选择学习进阶，但是仍旧遇到一些问题：

方向太大，涉及面太广，不知道如何选择和取舍；
不清楚入门和进阶时还需要了解哪些技术技能点；
不知道应该阅读哪些文献，也不知道如何理解各个论文中提及到的技术细节；
原理掌握一大堆，却不知道如何应用到项目落地；
……

这些问题的根本就是，你没有找到正确的学习方法和内容。

实现技巧对工程师至关重要，但是如何解释清楚其中的工作原理，或为什么选择其中一种方法而舍弃其他方法，也是必备的能力。

对于这一点我特整理了一份《计算机视觉经典学习资料包》，其中包括七份论文，从入门到精通，可以助力培养你独立面对应用场景项目实战的能力！

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经典学术论文

这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。这7份论文资料，100p以上的内容体量。建议收藏学习。

《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by

Reducing Internal Covariate Shift》

《Convolutional Neural Network》

《Deep Inside Convolutional Networks: Visualising

Image Classification Models and Saliency Maps》

《Deep Residual Learning

for Image Recognition》

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

《ResNeSt: Split-Attention Networks》

《YOLOv4 Optimal Speed

and Accuracy of Object Detection》

这七份论文，对于你的理论提升，以及独立面对应用场景项目实战都有非常强的帮助！

而且这一次都将免费送给大家！~

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