随着人工智能界的持续进步，不断有研究者将新的模型和算法应用到计算机视觉领域。计算机视觉所处理的问题越来越丰富，目前主流的计算机视觉任务，主要包括三维重建、目标检测、图像分割、OCR、视频分析和图像生成等。
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部分论文&授课ppt展示
课程目录
系列一："分割万物"的超强SAM模型
1.SAM模型的劣势
2.SAM模型改进方向
3.SAM模型改进方法
系列二:引爆顶会的transformer变革之路
1.Transformer模型的历史发展及优势
2.Transformer的核心思想、结构及机制
3.Transformer在计算机视觉中的应用
系列三：计算机视觉之工业缺陷检测
1.对工业缺陷检测的问题定义与研究现状
2.主流的检测算法
3关键辅助技术与常用公开数据集
4.对此领域的总结和展望
系列四：其于Transformer视觉语言新SOTA
1.Transformer基础模型原理
2.Transformer的难点痛点
3.Vision transformer的变式
4.Transformer用于多模态的背景及优势
5.多模态Transformer的各种变式及原因
系列五：三维重建NeRF技术引爆CVPR
1.无需相机位姿的NeRF三维重建
2.高质量的NeRF三维重建
3.CVPR2024三维重建方向顶会论文带读
系列六：惊艳的文本生成视频模型Sora
1.目前主流视频生成模式
2.主流模式的缺点
3.sora的工作原理及优点
系列七：2024顶会新捷径:魔改Mamba!
1.Mamba模型原理介绍
2.Mamba模型创新及实验分析
3.改进以及其他应用
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计算机视觉和人工智能的关系：
  • 第一， 它是一个人工智能需要解决的很重要的问题。
  • 第二， 它是目前人工智能的很强的驱动力。因为它有很多应用，很多技术是从计算机视觉诞生出来以后，再反运用到AI领域中去。
  • 第三， 计算机视觉拥有大量的量子AI的应用基础。
计算机视觉在各阶段都取得了一系列令人惊叹的成果，例如：
  • 2012年，AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中大放异彩，使用深度卷积神经网络（CNN）打败了其他所有参赛者，将错误率降低了10个百分点。
  • 2014年，GoogleNet和VGGNet在ImageNet图像分类竞赛中再创佳绩，使用更深更复杂的CNN结构进一步提高了分类性能。
  • 2015年，ResNet在ImageNet图像分类竞赛中刷新纪录，使用残差连接（Residual Connection）解决了深度网络训练困难的问题，并将错误率降低到人类水平以下。
  • 2016年，YOLO和SSD在目标检测任务中取得突破，使用单阶段（One-stage）CNN结构实现了快速而准确地检测图像中的多个目标。
  • 2017年，Mask R-CNN在目标分割任务中取得突破，使用两阶段（Two-stage）CNN结构实现了精确地分割图像中的多个目标。
  • 2018年，BERT在自然语言处理任务中取得突破，使用双向（Bidirectional）变压器（Transformer）结构实现了对语言的深层次理解，为图像和文本的联合处理提供了强大的工具。
  • 2019年，AlphaStar在星际争霸II游戏中取得突破，使用强化学习（Reinforcement Learning）和自我博弈（Self-play）的方法训练了一个超越人类顶尖选手的智能体，展示了计算机视觉和决策的高度结合。
  • 2020年，在自然语言生成任务中取得突破，使用1750亿个参数的变压器结构生成了流畅而有逻辑的文本，为图像和文本的互相转换提供了可能。
如果你想要深入学习这个领域，你可以参考以下一些资源：
  • 《计算机视觉：一种现代方法》（Computer Vision: A Modern Approach），这是一本经典的计算机视觉教材，涵盖了计算机视觉的基本概念和方法。
  • 《深度学习》（Deep Learning），这是一本深度学习的权威教材，介绍了深度学习的理论和实践，以及在计算机视觉中的应用。
  • 《图像处理、分析与机器视觉》（Image Processing, Analysis, and Machine Vision），这是一本图像处理的综合教材，介绍了图像处理的基础知识和技术，以及在机器视觉中的应用。
  • 《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），这是一本计算机视觉的实用教材，介绍了计算机视觉中常用的算法和应用，以及相关的数学原理。
  • 《斯坦福大学CS231n：卷积神经网络与视觉识别》（Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition），这是一门著名的计算机视觉在线课程，由李飞飞教授等人主讲，介绍了卷积神经网络在计算机视觉中的原理和应用。
对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重
对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手
，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。

发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！
但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！
还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。
很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。
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