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深度学习和计算机视觉未来该如何发展?

FightingCV • 2 年前 • 321 次点击  

计算机视觉与AI行业已接近饱和状态,如何从内卷中脱颖而出,除了极强的自律外,系统的学习方法也很重要,给大家推荐了几个计算机视觉和AI方面的社区,对入门学习以及后续进阶非常有用!

深度学习与图网络

最近几年,图神经网络迅速崛起,得到了AI领域非常大的关注,图神经网络也在各个领域得到了广泛的应用。深度学习与图网络公众号从2020年开始关注【图神经网络,图表示学习,图与CV, 图与NLP,图与Drug, 图与推荐】等等相关内容,公众号日常分享一些前沿的技术,博客, 包括时序图与动态图预测,基于图的推荐技术,图的可扩展性,图的鲁棒性,图的表达性,节点分类,连接预测,图分类,以及图在NLP, 在金融,在CV,在生物医药上的应用,干货多多,欢迎关注。

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江大白

号主江大白,目前在国内某大厂任职AI图像视觉总监,10年AI算法开发及管理经验。专注于计算机视觉技术在各业务场景内的产品开发、算法优化、应用落地。

目标检测Yolo系列算法,全网500W+阅读量,Yolo网络结构图PPT文件,国内超过1W+名硕博研究生下载使用。创办的AI行业垂直网站www.jiangdabai.com,超过600W+访问量。关注微信公众号:江大白,回复「算法」,即可获取45家大厂的《人工智能算法岗江湖武林秘籍》。

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深度学习技术前沿


号主为一线大厂算法工程师,专注于深度学习领域的前沿技术分享和学术交流。具体包括机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等领域顶会论文技术解读,国内外高校硕博申请资源,最新前沿技术报道等等!

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arXiv每日学术速递


每日全量更新arXiv学术论文速递,实时跟踪业界进展,涵盖摘要&翻译、发表机构等关键信息,方便快速过滤水文。覆盖人工智能(CV、AI、NLP、ML、机器人、语音)、计算机、金融、统计学、数学、物理学、生物学、经济学、电气&系统科学等方向。

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计算机视觉研究院


计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院会不断分享最新的论文算法新框架,我们着重”研究“。

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CVHub

CVHub是一个致力于分享优质计算机视觉原创内容的知识分享平台,提供学术 | 科研 | 就业一站式服务。

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自动驾驶之心


国内首个自动驾驶开发者社区,主要关注计算机视觉、深度学习、BEV感知、2D/3D检测、语义/实例/全景分割、深度估计、目标跟踪、多传感器/多模态融合感知、SLAM与高精地图、AI模型部署、领域方案与行业招聘等方向!公众号目前已经输出了几十篇领域综述,形成了完整的计算机视觉与AI学习路线,吸引了众多国内外知名高校硕博以及行业大多数顶尖公司的关注,欢迎加入我们,认认真真学点技术!

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FightingCV

号主在github上开源的Attention代码库(https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch)已获得7.3+k的star,帮助科研小白、进阶者和大神用另一种视角理解深度学习的注意力(Attention)机制。


FightingCV公众号专注于计算机视觉、多模态语义理解的最新论文解读和科研资讯分享。公众号后台回复【AI】,即可下载550篇必读的人工智能核心论文以及各种课程和项目实战教程。

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Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/151905
 
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