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阶段一：Pytorch使用

第1周 Pytorch使用

本周学习深度学习Pytorch框架的使用，包括环境环境，网络结构搭建、优化器及损失函数定义，数据读取与增强。

课程安排：

1、Pytorch的特性与应用介绍
2、Pytorch的安装
3、张量的概念和基本操作
4、模型搭建方法
5、优化器与损失的定义与使用
6、数据使用和增强

阶段二：数据使用

第二周数据使用

本周学习深度学习数据使用相关的内容，包括数据获取、数据整理、数据标注、数据增强方法。

课程安排：

1、数据的获取与整理
2、数据标注方法
3、数据增强的方法
4、进行数据增强实践
5、imgaug开源库介绍
6、imgaug库使用方法

阶段三：图像分类

第三周多类别图像分类

本周学习图像分类基础，了解经典的多类别图像分类模型，掌握多类别图像分类实践

课程安排：

1、图像分类基础
2、经典的多类别图像分类模型
3、多类别图像分类实践
4、人脸表情识别项目

第四周细粒度图像分类

本周学习细粒度图像分类理论，基于BCNN模型完成鸟类细粒度图像分类实战

课程安排：

1、细粒度图像分类理论
2、模型搭建及训练
3、基于BCNN模型完成鸟类细粒度图像分类实战

第五周多标签、半监督、无监督、零样本分类

本周学习多标签图像分类理论与实践，学习半监督，无监督，零样本分类理论

课程安排：

1、多标签图像分类理论与实践
2、半监督，无监督，零样本分类理论
3、零样本分类理论

第六周图像分类的常用竞赛技巧

本周基于血红细胞的图像分类任务，学习图像分类任务性能提升技巧详解

课程安排：

1、血红细胞项目实战
2、图像分类任务
3、图像分类任务性能提升技巧
4、图像分类竞赛技巧

阶段四：模型设计

第七周模型设计基础

本周学习基于深度的深度学习经典模型的设计理论与实战，包括早期浅层卷积模型，深度学习发展初期的经典模型，ResNet垃圾图像分类实战

课程安排：

1、深度学习经典模型的设计理论与实战
2、浅层卷积模型
3、深度学习发展初期的经典模型
4、ResNet垃圾图像分类实战

第八周模型设计进阶

本周学习基于宽度的深度学习经典模型的设计理论与实战，包括模型宽度设计思想，典型的基于宽度设计的模型，InceptionNet花卉分类实战

课程安排：

1、模型宽度设计思想
2、典型的基于宽度设计的模型
3、InceptionNet花卉分类实战

第九周模型设计高级

本周学习深度学习注意力机制模型的设计理论与实战，包括空间注意力机制，通道注意力机制，混合注意力机制，基于SENet的人种分类实战

课程安排：

1、深度学习注意力机制模型
2、空间注意力机制
3、通道注意力机制
4、混合注意力机制
5、基于SENet的人种分类实战

第十周轻量化网络理论与实践

本周学习轻量级模型的设计理论与实战，包括Xception和MobileNet，ShuffleNet，Squeezenet

课程安排：

1、轻量级模型的设计理论与实战
2、Xception
3、MobileNet
4、ShuffleNet
5、Squeezenet

第十一周安卓模型部署

本周学习Pytorch模型的部署，包括模型训练，格式转换，安卓模型加载

课程安排：

1、Pytorch模型的部署
2、模型训练
3、格式转换
4、安卓模型加载

阶段五：目标检测

第十二周目标检测基础

本周学习目标检测的基础理论，包括数据集，评估指标，算法发展流程

课程安排：

1、目标检测的基础理论
2、数据集
3、评估指标
4、算法发展流程

第十三周 one-stage算法

本周学习一阶段目标检测模型的理论与实战，包括YOLO v1到v5模型理论，YOLO v5实战

课程安排：

1、目标检测模型的理论与实战
2、YOLO v1到v5模型理论
3、YOLO v5实战

第十四周 two-stage算法

本周学习二阶段目标检测模型的理论与实战，包括RCNN，SPP，Fast RCNN，Faster RCNN理论，Faster RCNN实战

课程安排：

1、RCNN
2、SPP
3、Faster RCNN理论
4、Faster RCNN实战

第十五周 Anchor free模型理论与实战

本周学习Anchor-free模型的理论与实战，包括DensoeBox，CornerNet,CenterNet理论，CenterNet实战

课程安排：

1、Anchor-free模型的理论与实战
2、DensoeBox
3、CenterNet理论
4、CenterNet实战

第十六周基于MMdetection的工程实践

本周学习MMdetection框架的使用，包括安装，总体讲解，配置文件讲解，源码分析

课程安排：

1、MMdetection框架的安装
2、总体讲解
3、配置文件讲解
4、源码分析

阶段六：图像分割

第十七周图像分割基础与语义分割模型

本周学习图像分割基础,语义分割的经典模型，以及语义分割模型的改进，弱监督语义分割模型

课程安排：

1、图像分割基础
2、语义分割的经典模型
3、语义分割模型的改进
4、弱监督语义分割模型

第十八周语义分割实战

本周学习语义分割的实战，包括从头搭建的简单模型，以及语义分割模型BiseNet实战

课程安排：

1、从头搭建的简单模型
2、经典的Unet等分割模型

第十九周 Image Matting理论与实战

本周学习Image Matting模型理论与实战，包括Image Matting的基础概念，经典模型设计，Semantic Image Matting实战

课程安排：

1、Image Matting的基础概念
2、经典模型设计
3、Semantic Image Matting实战

第二十周实例分割理论与实战

本周学习实例分割模型理论与实战，包括二阶段实例分割模型，一阶段实例分割模型，Mask-RCNN实战

课程安排：

1、实例分割基础
2、二阶段实例分割模型
3、一阶段实例分割模型
4、Mask-RCNN的实例分割项目

阶段七：图像生成GAN

第二十一周基础图像生成GAN模型

本周学习基础图像生成GAN理论与实战，包括DCGAN，条件GAN，多尺度GAN，DCGAN实战

课程安排：

1、DCGAN
2、条件GAN
3、多尺度GAN

第二十二周高阶图像生成GAN模型

本周学习高阶生成GAN理论与实战，包括StyleGAN系列的理论与实战，增强与仿真GAN

课程安排：

1、高阶生成GAN理论与实战
2、StyleGAN系列的理论与实战
3、增强与仿真GAN

阶段八：模型分析

第二十三周模型分析

本周学习模型分析相关方法的理论与实战，包括一系列模型可视化方法，模型复杂度与速度统计方法

课程安排：

1、模型分析相关方法
2、一系列模型可视化方法
3、模型复杂度
4、速度统计方法

阶段九：人脸检测与识别

第二十四周人脸检测理论与实战

本周学习人脸检测与关键点检测相关方法的理论与实战，包括各类人脸检测模型，人脸关键点检测模型，RetinaFace人脸与关键点检测实战，PFLD人脸关键点检测实战

课程安排：

1、人脸检测与关键点检测相关方法
2、各类人脸检测模型
3、人脸关键点检测模型
4、RetinaFace实战

第二十五周人脸识别理论与实战

本周学习人脸识别相关方法的理论与实战，包括各类人脸识别模型，MTCNN+VGGFace+Centerloss人脸识别实战

课程安排：

1、各类人脸识别模型
2、MTCNN+VGGFace+Centerloss人脸识别实战

阶段十：视频分类

第二十六周视频分类与3D卷积理论与实战

本周学习视频分类基础，3D卷积理论，包括各类3D卷积模型，3DCNN视频分类实战

课程安排：

1、视频分类基础
2、3D卷积理论
2.1、各类3D卷积模型
2.2、3DCNN视频分类实战

第二十七周双流模型理论与实战

本周学习双流模型相关方法的理论与实战，包括各类双流模型，SlowFast视频分类实战

课程安排：

1、双流模型相关方法的理论与实战
2、各类双流模型
3、SlowFast视频分类实战

第二十八周时序模型理论与实战

本周学习时序模型相关方法的理论与实战，CNN-LSTM视频分类实战

课程安排：

1、时序模型相关方法的理论与实战
2、CNN-LSTM视频分类实战

阶段十一：模型优化

第二十九周模型剪枝理论与实战

本周学习模型剪枝相关方法的理论与实战，包括各类剪枝模型，结构化模型剪枝实战

课程安排：

1、模型剪枝基础
2、各类剪枝模型
3、结构化模型剪枝实战

第三十周双流模型理论与实战

本周学习模型量化相关方法的理论与实战，包括各类量化模型，8bit模型量化实战

课程安排：

1、模型量化基础
2、各类量化模型
3、8bit模型量化实战

第三十一周模型蒸馏理论与实战

本周学习模型蒸馏相关方法的理论与实战，包括各类蒸馏模型，经典知识蒸馏实战

课程安排：

1、模型蒸馏基础
2、各类蒸馏模型
3、经典知识蒸馏实战

第三十二周 Distiller模型优化框架

本周学习模型优化框架Distiller

课程安排：

1、模型优化框架Distiller

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