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2020年計算機視覺技術(shù)最新學習路線總結(jié) (含時間分配建議)

建議時間:每周5-6小時

視頻分析簡介:計算視頻中演員的放映時間https://www.a(chǎn)nalyticsvidhya.com/blog/2018/09/deep-learning-video-classification-python建立視頻分類模型https://www.a(chǎn)nalyticsvidhya.com/blog/2019/09/step-by-step-deep-learning-tutorial-video-classification-python通過視頻進行人臉檢測https://www.a(chǎn)nalyticsvidhya.com/blog/2018/12/introduction-face-detection-video-deep-learning-python第11個月和第12個月 – 解決項目并參加競賽目標:最后兩個月都是關(guān)于參加多個項目和競賽來獲得實踐經(jīng)驗的。到目前為止,我們除了學習概念外,還涵蓋了多個項目——現(xiàn)在是時候在真實的數(shù)據(jù)集上檢驗你的學習成果了。

建議時間:每周5-6小時

數(shù)字識別器https://www.kaggle.com/c/digit-recognizerImageNet對象定位挑戰(zhàn)https://www.kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge年齡檢測https://datahack.a(chǎn)nalyticsvidhya.com/contest/practice-problem-age-detection空中仙人掌鑒定https://www.kaggle.com/c/aerial-cactus-identification超聲神經(jīng)分割https://www.kaggle.com/c/ultrasound-nerve-segmentation對抗性攻擊防御https://www.kaggle.com/c/nips-2017-defense-against-adversarial-attack/overview信息圖– 2020年計算機視覺學習之路學習新事物時跟蹤進度是結(jié)構(gòu)化學習過程的關(guān)鍵。為了方便在深入研究領(lǐng)域時勾選所有事項。還有什么比一個有插圖的清單更好的呢?它逐月列出了計算機視覺學習的路徑,請看下圖:

參考鏈接:https://www.a(chǎn)nalyticsvidhya.com/blog/2020/01/computer-vision-learning-path-2020/

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