【通知】3月第一周直播预告，深度学习数据使用，人脸检测核心技术与难题，图像质量评估方法与应用

文/编辑 | 言有三

疫情已经转好！3月春招即将来临，我们3月份给大家准备了一个突击学习计划，来自于有三AI秋季划小组，了解可读。

针对每一个方向，每周有一次直播，直播方式为微信群图文讲解+实时答疑，这是本周的第一次直播安排。

这是模型优化小组的直播，本次直播的内容包括：

(1) 如何使用爬虫搜集小型数据集(10000以内)和大型数据集(100万以上)，这是许多项目开始的关键。

(2) 如何整理数据，包括数据集的划分，归一化，去重等，这是规范流程，提高效率的关键。

(3) 如何对数据的质量进行分析，这是后续数据迭代的关键。

(4) 各类数据增强方法理论，在分类和目标检测竞赛中常用的数据增强方法，这是重要的理论指导。

(5) 图像分类简单任务中的数据增强实战，了解数据增强的有效性。

(6) 生成对抗网络任务中的数据增强实战，了解数据增强对于模型泛化能力的重要性。

(7) 如何在开源框架中做好数据增强。

直播时间：2020年3月6日，21:00～23:00

下次直播：模型分析，设计和优化关键技术

Tip：本次内容是被大部分新人所忽略的内容，因为理论体系并不完善，然而它却在很多情况下是项目能否真正成功的关键。

这是人脸算法小组的直播，本次直播的内容包括：

(1) 人脸检测算法评测基准现状。

(2) 人脸检测算法与通用目标检测算法的相同与不同。

(3) 遮挡人脸检测核心技术。

(4) 小脸检测核心技术。

(5) 活体与伪造人脸检测核心技术。

(6) 人脸检测开源项目分析与汇总。

直播时间：2020年3月7日，21:00～23:00

下次直播：人脸对齐与识别。

Tip：人脸检测是所有人脸任务的基础，虽然属于目标检测但是也有着自己的特点，其中涌现出来的各种思想对于其他目标的检测也有重要的借鉴意义，同时人脸检测还面临一些未被解决的难题，值得关注。

这是图像质量小组的直播，本次直播的内容包括：

(1) 图像质量有哪些重要的维度。

(2) 传统的图像质量评估核心技术。

(3) 深度学习模型如何用于质量评估。

(4) 如何从底层图像质量上升到高层美学质量。

(5) 图像质量评估的几大应用方向。

直播时间：2020年3月8日，21:00～23:00

下次直播：图像降噪与对比度增强。

Tip：图像质量评估是许多任务的基础，包括智能切图，图像降噪与增强，去模糊，超分辨，图像编辑等，需要重点掌握。

注意：本系列直播为有三AI秋季划小组准备3月春招的专有直播，每个方向一周各一次，不公开，采用微信群直播和答疑的方式，详情可联系有三微信Longlongtogo询问。

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