【通知】3月第二周直播预告,模型优化,人脸识别,图像增强核心技术与难题...

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文/编辑 | 言有三

疫情已经转好!3月春招即将来临,我们3月份给大家准备了一个突击学习计划,来自于有三AI秋季划小组,了解可读。同时由于本月忙于直播,公众号原创将不会每天更新,也留给大家时间消化已有内容。

【杂谈】备战3月春招!深入掌握模型优化,人脸算法,图像质量等24个核心领域!

针对每一个方向,本月每周额外增加有一次直播(其他学习方式不变),直播方式为微信群图文讲解+实时答疑(阅后即焚,直播详细内容不做保存),这是本周的第二次直播安排。

直播一:模型优化

这是模型优化小组的直播,本次直播的内容包括:

(1) 常见的模型设计思想汇总,对有三在阿里天池直播的补充,阿里天池直播的链接为【总结】言有三&阿里天池深度学习模型设计直播汇总,附赠超过200页直播PPT课件。

(2) 模型的性能分析,包括各种可视化方法,计算量与参数瓶颈分析等。

(3) 模型使用的常见问题(不收敛,性能不好)总结,调参的常见技巧,。

(3) 模型优化中的若干关键技术,各类任务中各自独有的设计技巧。

(4) 工业界常用的模型优化秘笈,实为原计划阿里天池第四次未公开的直播。

直播时间:2020年3月13日,21:00~23:00

下次直播:模型剪枝和量化,AutoML实践详解

Tip:本次内容是承上启下的关键内容,如同想要长期学习深度学习模型优化技术,建议务必参加,错过不再有。

直播二:人脸识别核心技术与难题

这是人脸算法小组的直播,本次直播的内容包括:

(1) 人脸关键点检测/对齐算法研究现状和难点。

(2) 人脸识别基本框架和方法。

(3) 遮挡与大姿态人脸识别。

(4) 跨年龄与表情人脸识别。

(5) 3D人脸识别。

(6) 伪造人脸识别。

(7) 人脸识别开源项目分析与汇总。

直播时间:2020年3月14日,21:00~23:00

下次直播:人脸属性分析与编辑。

Tip:人脸识别是当前工业界应用最广泛的人脸算法,发展已经比较成熟,同时人脸识别还面临若干未被解决的难题,值得关注,人脸识别的思想也可以很容易被迁移至其他任务。

直播三:图像增强

这是图像质量小组的直播,本次直播的内容包括:

(1) 深度学习图像去噪核心技术。

(2) 深度学习图像去模糊核心技术。

(3) 深度学习图像对比度与颜色增强核心技术。

(4) 深度学习图像超分辩核心技术。

(5) 传统的图像增强与深度学习方法的对比。

(6) 图像增强与其他任务的联合应用。

直播时间:2020年3月15日,21:00~23:00

下次直播:图像风格化与滤镜。

Tip:图像增强包括非常多的内容,从图像降噪,去模糊,超分辨,对比度与颜色增强等,并且各类任务之间还有千丝万缕的联系,需要同时掌握。

上周预览

直播错过不再有,这是上周的一些内容预览,想参与的可及时跟上。

【通知】3月第一周直播预告,深度学习数据使用,人脸检测核心技术与难题,图像质量评估方法与应用

参与方法

注意:本系列直播为有三AI秋季划小组准备3月春招的专有直播,每个方向一周各一次,不公开,采用微信群直播和答疑的方式,详情可联系有三微信Longlongtogo询问。

有三AI秋季划学习小组是有三AI人才培养体系中难度等级最高的小组,不限期学习,深入掌握以下研究领域,可以点击阅读介绍。

有三AI秋季划出炉,模型优化,人脸算法,图像质量等24个项目等你来拿

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史上最迷你人脸数据集olivettifaces基于卷积神经网络模型+迁移学习构建人脸识别模型实战 一般来说,想要搭建自己的深度学习模型来对自己的图像数据做处理往往是需要准备很多数据才行的,不然模型性能是很差的,之前也做过一些人脸识别的应用实践,但大都是需要自己去采集自身的人脸图像数据,这个就比较主观了,因为你可以采集的很多很多人脸图像数据,或者也可以采集的很少,但是很少的话一般效果都不会太好。今天找到一个很有意思的数据集,是我目前接触到的人脸识别领域中最为迷你的数据集,为什么说它“迷你”呢?主要有两个原因: 1、种类很多,一共包含有40个人的图像数据 2、单个人的图像数据很少只有10张,这... 阅读详情

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