小伙伴们，大家好！
之前给大家分享过很多技术干货，比如AI原神自动钓鱼算法、马赛克去除算法、色情图片识别算等。
想学深度学习的各种算法，那一定要从经典的网络结构开始学起，这是深度学习的必学基础。
但网络上，系统整理这些知识点的文章并不多，想要系统自学可能要走许多弯路。
好在，最近有一场直播课，余老师系统讲解 Alexnet、VGG、GoogleNet、ResNeXt 等经典网络结构，直播带大家一起啃论文！
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精选整理10篇论文的篇目如下：
NIPS-2012，Alexnet：深度学习CV领域划时代论文，具有里程碑意义
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
ICLR-2015，VGG net：开启3*3卷积堆叠时代
《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》
CVPR-2015，googlenet  v1:Google系列论文开创论文，提出多尺度卷积模块《Going deeper with convolutions》
arXiv-2015，googlenet  v2: 神经网络大杀器：BN层提出
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》
CVPR-2016，googlenet  v3: 卷积分解及结构进化，超越人类精度
《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》
CVPR-2016，resnet：工业界标杆模型，最具影响力的卷积神经网络
《Deep Residual Learning for Image Recognition》
arXiv-2016，googlenet  v4: Inception与ResNet结构的尝试
《 Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》
CVPR-2017，ResNeXt：何恺明团队对ResNet重大改进
《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》
CVPR-2017，densenet：ResNet的改进，2016-ILSVRC冠军
《Densely Connected Convolutional Networks》
TPAMI-2017，SEnet：引入注意力机制的卷积神经网络，2017-ILSVRC（最后一届）冠军
《Squeeze-and-Excitation Networks》
那这些论文要怎么学习才能又好又快地吃透呢？
教你三个步骤：泛读、精读、代码复现。
如何快速成为CV小能手，本次我们请来了某医疗公司CV算法工程师——余老师，推出 CV Baseline Paper 精讲直播，主讲CNN以及Alexnet论文精读等。
—— 主讲老师 ——
—— 直播内容与安排 ——
Day1课程安排
1.CNN发展历程与前进方向
2.技术演化路径
3.研究背景、成果及意义
4.论文总览
5.AlexNet论文精读
6.论文总结
7.学习路径推荐
Day2课程安排
1.上节内容回顾
2.AlexNet论文精读
2.论文总结
3.论文总览
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