一幅图像要有更好的美感，最基本的要求就是对比度分布合理，饱和度以及色调符合图像主题，本次我们从图像对比度增强和色调增强两个方面来谈论自动地美学增强问题，这一个问题被称为tone-mapping。

付费的进阶视频对应着有识境界，它是深入掌握计算机视觉各个领域的进阶课程，目前在有三AI小鹅通平台进行连载，已经基本完结的有图像分类，图像分割，目标检测等内容，大家可以阅读下文介绍获得详情。

network)是一个编解码模型，它用于进行初始粗略预测，粗网络的训练损失为重建损失。此处重建损失作者对不同的像素，根据它与已知像素之间的距离进行了加权，距离越近，权重越小，因为重建越容易。

本次课程中一共已经包含了4个实践案例，分别为人脸表情分类实战，动物细粒度分类实战，生活用品多标签图像分类实战，基于血红细胞的图像分类竞赛技巧，从4大方向基于Pytorch实战来详解图像分类任务实践。

carving(图d)，scaling(图e)的结果(图c)。每一种算法称之为一个算子，得到一个由多个算法共同指导的缩放结果。由于“集百家之所长”，多算子的结果在多数情况下，一般可以被接受。

本文介绍了基于神经网络的风格迁移，这是一个没有标准的真值标签的任务，但深度学习模型依然展现出了非常强大的学习能力，尽管评估它相对于图像分类，目标检测等任务更难，值得对视觉技术感兴趣的朋友了解学习。

2021年CV春季划需要掌握基本编程能力，开源框架使用，数据使用，图像分类，图像分割，目标检测与跟踪，模型设计，GAN等领域的理论和实践内容，了解详细请阅读以下文章：

除了作为一个单独的任务，图像超分还可以作为其他工作的预处理或者其中一个独立的小模块，在提高目标检测任务中小目标的分辨率用于改善监控系统，提高医学图像中的模糊目标辨识度等很多应用领域中都有实际意义。

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在拍摄照片的过程中，相机和被摄物体都保持不动，对被摄物体不同时间或不同光线照射情况下进行多次曝光拍摄，这样就可以突出被摄物体的层次感。这是一种最基本的多次曝光技法，比较适合拍摄光照较暗的夜景图像。

感谢本书中若干GitHub开源项目的贡献者，是你们无私的技术分享，让更多人因此受益匪浅，这是这个技术时代里最伟大的事情。感谢前赴后继提出了书中方法的研究人员，因为你们的辛苦原创才有了本书的内容。

即日起至2021年底学费为2021元，终身有效，可开发票，此后内容增加也不会新增费用，如果已经购买有三的书和加入了有三AI知识星球可以抵扣相应费用，联系有三微信Longlongtogo即可报名。

为了帮助初学者解决入门项目实践的问题，有三AI推出《深度学习之图像分割-理论实践篇》课程，让你以最短的时间掌握深度学习图像分割的项目实践基础知识并进行代码实践。

为了让学员能够更加系统深入的掌握模型部署相关的内容，有三AI推出了《深度学习之模型部署》系列课程，让有经验有实力的讲师带你系统深入学习，掌握模型部署流程，本次内容为安卓端部署。

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本次课程还会带领大家一步步将模型从PC端部署到手机端得到安卓APP，并将给出两款APP模板，可以是用户拍摄一张图片后进行识别，或者打开手机摄像头后进行实时识别。

按照给出的路线和学习资料，推荐的学习时间，可以自主把控学习进度，不限制学习时间，永久有效。建议先系统性学习理论，然后再进行实践。另外学习资料还会动态增加，包括微信群内直播，知识星球等

费子昂，东北大学软件学院硕士，主要研究目标检测和图形图像方向，于CSDN撰写相关技术博客数十篇，参与智慧铁路入侵检测、智慧消防等计算机视觉类实际项目。曾在腾讯实习，拿下抖音offer。

为了帮助初学者深入学习目标检测相关知识，有三AI推出《深度学习之目标检测》系列直播课程，已完成《深度学习之目标检测-经典理论篇》课程，为学员深入解读目标检测基础理论原理及经典网络结构，如下：

内容非常完备。涵盖了深度学习之图像分类的各个研究方向，如图像分类简介、多类别图像分类、细粒度图像分类，多标签图像分类，弱监督图像分类，零样本图像分类等，既有足够的宽度，也具备有足够的深度。

有三AI也许不能让我们每个人都立即成为一个大神或专家，但是我相信它能提供除导师除了学校外的另一个很可靠的资源，让我们能在通往成功的道理上少走更多的弯路，希望有三AI越办越好~

跨文化情绪子挑战。在此项任务中，参与者必须从视频对话数据集中，借助一种文化的数据，跨文化（德国-->匈牙利）去连续预测另一种文化的三个情感维度（唤醒值，效价值和喜好值）的水平。数据集在SEWA

）的概念，而Li等人[2]开源了含复合表情的自然状态下人脸表情数据集RAF-DB（如图1）。与此同时，Wang等人[3]和Liang[4]等人分别提出了不同细粒度人脸表情（fine-grained

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2021年工作正式开启了，今年我们开启一个重要服务，即有三AI技术团队直播答疑服务，今年的目标是举办100场以上的直播，每周都会有1～3次固定的时间、固定的主题答疑，下面是关于该服务的具体细节介绍。

课程大纲如下：涵盖了初学深度学习之图像分割实战项目所需的知识点，如语义分割、实例分割、评价指标、提升性能技巧等，在课程中老师会使用通俗易懂的语言帮助大家理解涉及的知识点。

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如果要正式进入AI行业发展，Linux就是必备的操作系统，“软”兵器，譬如GitHub上面几乎所有的项目都是基于Linux系统开源，但很多朋友仍然没有及时转变思维。

Zhong等人[3]的工作最大的创新之处在于采用图结构进行人脸表情表示，随后再用双向循环神经网络以及全连接层进行特征提取和分类。不过无论从理论解释上还是实验结果上，这种方法暂时还没有特别明显的优势。

TensorSense，算法工程师，研究深度学习图像领域，熟悉图像分类、分割及目标检测，熟悉PyTorch，著有《PyTorch模型训练实用教程》一书。担任有三AI

module串行连接形成一个较深的网络，随后在所有主流的人脸表情图片数据集中进行了相应的实验，在2016的时候，Mollahosseini等人的论文[6]算是表情识别领域中，实验最丰富的一篇文章。

Gaussian，DoG）进行光照归一化；随后一些研究表明，与单独使用光照归一化相比，直方图均衡与光照归一化方法相结合可获得更好的人脸识别性能，因此部分的研究者也将这种方法应用到表情识别中

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本次训练营主题为《深度学习之模型设计-经典网络篇》，以模型设计中的深度和宽度基本脉络，详细讲述相关的经典模型等。

正巧此时有三亲自带队做一个中科院某所的项目，项目具体细节就不好说了，总之对精度和速度都有较高的要求，特别有挑战性，并且最重要的是，做好这个项目能挣到很多钱，比我能做上算法岗挣得还多！

不仅如此，我们的成长路径也是非常的多元的，如果你不适合课程的讲授，那么你可以参与到项目组来，这里有来自于工业界的实际项目开发，也有丰厚的收益等着你，详情可以看下文介绍。

两年前的我是一名安徽高考生，高考的结果对我来说可以说是相当的不满意，那段时间对我来说非常难熬，一方面是我不知道我这个说低不低说高不高的分，到底能上个什么大学，另一方面是我并不清楚我到底喜欢做什么。

CV夏季划是言有三亲自一对一带领的深度学习和计算机视觉学习计划，目标是在新手入门的基础之上，掌握最有价值的若干CV方向，同时提升工程代码经验。学习不限时间，答疑永久有效，2021年农历年后截止报名。

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