 相信许多朋友都看过我这本两年多前出版的书籍了，内容涵盖了神经网络和卷积神经网络基础，数据处理与增强，数据可视化与模型可视化，模型压缩优化，图像分类，图像分割，目标检测，优化目标设计，微信小程序，详情可以阅读： 下图展示了书中的各个章节的内容。  因为书籍成书时间过早（至少3年前），且当时笔者还在职，导致一些内容不是很全面，缺少细节，许多小伙伴表示看完不过瘾，这次给大家汇总一下我们还有哪些与这本图像识别书相关的拓展资料可以供大家进行学习。 关于深度学习的基础理论部分，我们联合阿里开设了一门《深度学习》视频课程，包含了更加丰富的内容，大家可以扫码直达课程主页：  地址为：https://tianchi.aliyun.com/course/279 计算机视觉基础方向 针对计算机视觉的基础方向，我们准备了对应的视频课程， 包括《深度学习之图像识别－入门实践篇》，《深度学习之图像分类－理论实践篇》，《深度学习之图像分割－理论实践篇》，《深度学习之目标检测－理论实践篇》，《深度学习之模型设计－理论实践篇》，所有视频课的内容，都是先讲理论细节，再配置若干个Pytorch实践案例。 内容是在书籍的基础上，补充理论的讲解，并且添加实战内容，具体的介绍大家可以看下面的文章，以及视频课本身的目录： 其他的基础性内容，比如传统图像处理，Linux/C++/开源框架，OpenCV，以及其他视觉基础方向，包括GAN理论与实践，目标跟踪等内容，可以持续关注有三AI的小鹅通直播视频间，会陆续发布成新的专栏。 有三AI春季划 当然，如果你觉得一个一个添加权限过于繁琐，想一次性拥有所有图像识别相关的基础性方向，并且需要及时的个人答疑指导，还希望能够参与真实项目开发，以及有三AI的生态建设，则可以考虑加入2021年有三AI CV春季划。 包括但不限于图文，直播与视频，书籍，答疑，项目研发，完整介绍如下：   转载文章请后台联系 侵权必究  |
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