![CV就业小班 第五期 [挑战年薪四十万或薪资翻倍]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww.itzhibei.com%2Fapi%2Fuploads%2F1fc0bad2-57c9-4201-98ce-04c764e4b9b3.jpg&w=1920&q=75)
如果你正在翻计算机视觉（CV）相关的岗位 JD，会发现一个尴尬的现实：要求里写的检测、分割、跟踪、部署，你好像都听过，但真让你从零搭一个能跑通的 Two-Stage 检测流程，或者解释清楚 2019 年之后检测领域到底往哪个方向拐了，心里就没底。这不是你学得少，而是多数人卡在"看过论文"和"能上手改代码"之间那道缝里。这门小班课解决的正是这道缝——它不铺开讲所有 CV 知识，而是按岗位实际要用的能力倒推，缺什么补什么。
先看清自己缺的是哪一块
CV 方向的能力缺口通常分三层，而且越往下越容易被忽略。第一层是数学与深度学习基本功：卷积为什么能提取特征、反向传播在检测头里怎么流动、损失函数的设计动机是什么。第二层是任务层面的工程能力：Two-Stage 与 One-Stage 的取舍、anchor 设计、正负样本分配、数据增强策略，这些在论文里往往一笔带过，但落地时全是坑。第三层是趋势判断：2019 年前后物体检测领域出现的新变化，直接决定了你简历上写的东西是不是还停留在三年前。
课程把预习阶段和机器学习、深度学习基础放在最前面，就是防止你直接跳进检测模型里抄代码，结果调参时完全不知道自己在动什么。基础不牢，后面每一层都会反复卡住。
两段试听值得先看，再决定要不要跟
课程放出了两块限免试听内容，一块讲 Two-Stage 物体检测，一块讲 2019 物体检测领域的新趋势。建议你先看完这两段再往下走，原因很直接：Two-Stage 是理解检测任务拆解方式的入口，你能从中判断自己是否真的清楚"候选框生成 + 分类回归"这条链路；而趋势部分则帮你校准方向，避免把精力继续押在已经过时的做法上。
如果你看完试听觉得"这些我大致知道"，那要警惕了——知道概念和能在代码里定位问题，中间差的是大量具体判断。小班授课的价值也在这里：人少，你写的代码和你的思路会被直接点出来，而不是淹没在大课弹幕里。
学完之后，你应当能回答这些问题
- 给定一个检测任务，你会怎样在 Two-Stage 和 One-Stage 之间做选择，理由是什么？
- 2019 年之后物体检测领域的变化，具体影响了哪些模型设计和训练技巧？
- 一个检测模型跑不出预期精度，你会按什么顺序排查数据、标注、损失和超参？
- 深度学习在 CV 中的应用，除了检测还有哪些是你现在能说清楚原理的？
- 面对一份 CV 岗位面试题，你能把项目里的技术选择讲成因果链，而不是罗列名词吗？
这些问题不是考记忆，而是考你是否真的把知识接到了手上。如果你现在只能回答其中一两个，那这门课的定位就很清楚了。
适合谁，以及跟课的正确姿势
课程面向的是计算机视觉初学者、想转行进 CV 的从业者，以及对机器学习、深度学习有兴趣的学习者。但"适合"不等于"轻松"——如果你完全没有 Python 和基础数学底子，预习阶段会走得比较吃力，建议先补齐再进第一阶段。
跟课的建议是：试听先看，基础阶段别跳，检测部分每讲完一块就自己复现一遍，哪怕只是在小数据集上跑通。薪资翻倍也好、挑战四十万也好，这些是结果，不是过程。过程是你能不能在没有人喂代码的情况下，把一个检测任务从数据整理做到训练收敛。这门课给的是这条路径上的具体支撑，剩下的执行，得你自己来。
CV就业小班 第五期 [挑战年薪四十万或薪资翻倍]
课程详情
课程详情
课程名称：CV就业小班 第五期 [挑战年薪四十万或薪资翻倍]
课程核心介绍：
- 限免试听：Two-Stage物体检测限免试听：2019物体检测领域新趋势
- 预习阶段：掌握计算机视觉技术的基础
- 第一阶段：掌握机器学习与深度学习基础
- 第二阶段：掌握深度学习在计算机视觉中的应用
适合人群：
- 计算机视觉领域初学者
- 希望转行进入计算机视觉行业的从业者
- 对机器学习和深度学习感兴趣的学习者
学习收获：
- 掌握计算机视觉技术的基础知识
- 精通机器学习与深度学习在计算机视觉中的应用
- 提升就业竞争力，挑战年薪四十万或薪资翻倍
课程亮点：
- 实战性强，紧跟行业趋势
- 小班授课，个性化指导
- 资深讲师团队，行业经验丰富
课程目录
限免试听：Two-Stage物体检测 在线视频：目标检测中的发展路线和基础知识 在线视频：滑动窗口和R-CNN 在线视频：Fast R-CNN 在线视频：Faster R-CNN 限免试听：2019物体检测领域新趋势 在线视频：目标检测遗留问题 在线视频：物体检测新方法 在线视频：物体检测代码 在线视频：零样本物体检测介绍 预习阶段：掌握计算机视觉技术的基础 在线视频：图像处理基础 在线视频：图像处理进阶 在线视频：计算机视觉基础 在线视频：三维计算机视觉 第一阶段：掌握机器学习与深度学习基础 在线视频：机器学习基础和神经网络 在线视频：深度卷积神经网络原理与实践 在线直播：机器学习与深度学习基础 在线直播： 深谈深度学习基础问题 第二阶段：掌握深度学习高级技巧 在线视频：解析STOA深度卷积神经网络及调参优化技巧 在线视频：大规模车辆图片搜索/重识别(ReID) 在线直播：Two-Stage物体检测 在线直播：One-Stage物体检测 第三阶段：掌握目标跟踪与语义分割 在线视频：目标检测及其在无人驾驶领域的作用 在线视频：深度学习在图像语义分割中的应用 在线直播：比目标检测难度更大的视觉目标跟踪技术 在线直播：语义分割的核心算法与工业应用 第四阶段：从CV技术前沿到CV竞赛实战 在线视频：RNN及其应用（image captioning and VQA） 在线视频：深度学习前沿：理解AlphaGo （强化学习） 和生成模型（GAN）背后的原理 在线直播：轻量级卷积神经网络与模型压缩 在线直播：临阵磨枪之Kaggle比赛经验速成 第五阶段：整体流程介绍与项目任务书发布 在线直播：项目1 图像分割系统的介绍 在线直播：项目2 人体关节点提取的介绍 在线直播：项目3 项目3 跨镜追踪/重识别（ReID）的介绍 第六阶段：环境配置与特征工程 在线直播：项目1 图像分割系统的特征工程 在线直播：项目2 人体关节点提取的基本方法详解 在线直播：项目3 跨镜追踪/重识别（ReID）的数据与环境 第七阶段：模型构建与迭代优化 在线直播：项目1 图像分割系统的模型构建 在线直播：项目2 人体关节点提取的模型构建 在线直播：项目3 跨镜追踪/重识别（ReID）的模型构建 第八阶段：模型的评估、优化与上线 在线直播：项目1 图像分割系统的整体实现 在线直播：项目2 人体关节点提取的整体实现 在线直播：项目3 跨镜追踪/重识别（ReID）的整体实现 第九阶段 次项目的整体流程和核心技能点 在线直播：项目4 SLAM三维重建系统的整体流程和核心技能点 在线直播：项目5 给定图像自动生成描述整体流程和核心技能点 在线直播：项目6 图像细粒度分类整体流程和核心技能点 第十阶段 项目总结和面试就业辅导 阶段考试解析1 阶段考试解析2 在线直播：项目1 图像分割系统，和项目4 SLAM三维重建系统的项目总结和面试就业辅导 在线直播：项目2 、项目5项目总结和面试就业辅导 在线直播：项目5 图像细粒度分类，和项目6 跨镜追踪/重识别（ReID）的项目总结和面试就业辅导
