計算機視覺中大大小小可以包括至少30個以上的方向，在基于深度學習的計算機視覺研究方向中，圖像分類，圖像分割，目標檢測無疑是最基礎最底層的任務，掌握好之后可以很快的遷移到其他方向，比如目標識別，目標跟蹤，圖像增強等。

為了讓大家能夠掌握好相關技術，我們平臺開設了3門相關的視頻課程，分別從理論和實踐詳細講解了其中的核心技術，并且課程內容會繼續保持更新。

深度學習之圖像分類

圖像分類課程當前包含的內容共約8個小時。

理論部分涵蓋了深度學習之圖像分類的各個研究方向，如圖像分類簡介、多類別圖像分類、細粒度圖像分類，多標簽圖像分類，弱監督圖像分類，零樣本圖像分類等，既有足夠的寬度，也具備有足夠的深度。

本次課程中一共已經包含了4個實踐案例，分別為人臉表情分類實戰，動物細粒度分類實戰，生活用品多標簽圖像分類實戰，基于血紅細胞的圖像分類競賽技巧，從4大方向基于Pytorch實戰來詳解圖像分類任務實踐。

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深度學習之圖像分割

圖像分割課程當前包含的內容共約10個小時。

理論部分涵蓋了深度學習之圖像分割的各個研究方向，包括傳統的圖像分割，語義分割、實例分割、圖像分割評價指標、提升性能技巧，分割后處理技術。

本次課程中一共已經包含了2個實踐案例，分別為基于Pytorch的表面缺陷語義分割實戰及基于Pytorch的實例分割實戰。

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深度學習之目標檢測

目標檢測課程當前包含的內容共約14個小時。

理論部分內容包括：目標檢測相關基礎，包括流程與評價指標，two-stage算法-Faster RCNN系列詳解、one-stage算法-YOLO系列詳解等；

實踐部分內容包括了：YOLOv3實戰（工業缺陷檢測）、Faster-RCNN實戰（貓臉檢測）。

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更多內容

如果你想一次性擁有更多所有圖像識別相關的基礎性方向，并且需要及時的個人答疑指導，還希望能夠參與真實項目開發，以及有三AI的生態建設，則可以考慮加入2021年有三AI CV春季劃。包括但不限于圖文，直播與視頻，書籍，答疑，項目研發，完整介紹如下：

【CV春季劃】2021年有三AI-CV春季劃出爐，最后一屆言有三手把手從零帶學

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】8大Pytorch CV实践案例，超30小时视频助你攻略CV三大基础任务（分类分割检测）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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