溯本清源，计算机视觉的三大主流方向：图像分割、目标跟踪与目标检测

近几年计算机视觉非常火热，学术界论文发表数量呈指数增长，其中ICCV 2019共收获 4328 篇论文，较上一届 2143 篇，数量多出了将近一倍（数据来自雷锋网）；落地上，已广泛应用于安防、自动驾驶、医疗、消费等领域；同时也诞生了很多像商汤、旷视这样的名企。

计算机视觉应用情况

（图源：前瞻产业研究院整理）

虽然越来越多的伙伴想要从事计算机视觉领域的工作，但在入门学习时没有专业的指导，直接将深度学习作为学习计算机视觉的切入点，导致只关注深度学习方法及相应的开源代码，而忽视了传统方法的学习。

传统方法是计算机视觉的根基，不理解传统方法往往造成只会调参&跑效果的结果。在进一步学习及解决实际问题时，更是步履维艰。究其原因是不理解计算机视觉的根本原理。

基于深度学习的算法缺乏可解释性，传统方法的算法恰恰弥补了这个缺点，不但具有可解释性，更能正确引导修正模型，且算法的速度也更快。

现在很多深度学习算法，都开始将传统思路结合进去，尤其是在算法冷启动时，数据量非常少，很难用深度学习算法。所以，传统方法不能被忽略！

针对大家的困惑，深蓝学院溯本清源，推出了『计算机视觉应用基础』课程。课程细致讲解图像分割、目标跟踪、目标检测三大主流方向的经典方法，通过系统学习并结合实践项目演练（需手写函数，非调库），真正理解图像底层的信息，掌握计算机视觉核心算法的基本流程与代码实现，为未来的研究打下夯实的基础。

讲师简介

汪凌峰

中科院自动化所副研究员

中科院自动化所模式识别国家重点实验室博士

研究方向为模式识别与机器学习基础理论，以及图像处理与计算机视觉具体应用。在图像处理与计算机视觉领域发表论文40余篇，其中包括T-PAMI、T-IP等顶级国际期刊以及NIPS、ICCV等顶级国际会议。曾获中科院院长特别奖及中科院百优博士论文。

课程大纲

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实践项目（部分）

本门课程采用理论与实践相结合的教学方式，通过12个实践项目，让大家将课上所学知识，即学即用，通过亲自动手实践达到灵活掌握，真正理解算法的原理。

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— 项目展示 —

（部分）

（运动分割）

（基于光流的目标跟踪）

学后收获

1. 熟悉2D计算机视觉为主流方向的发展脉络；

2. 深入理解图像分割、目标跟踪与检测识别的任务本质；

3. 溯本清源，掌握可解释方法的思想精髓。

 

还能收获什么

1. 优质的学习圈子

伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。

（学员院校&企业展示）

2. 企业认可的证书

学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。

课程服务

1. 三师助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

2. 定期班会

助教1V1批改作业，并在班会中进行讲评与指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

抢占学习名额

仅最后16个学习名额

备注“ 37  ”，优先通过哦~

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