有三AI CV夏季划发布于2019年6月10日，是有三亲自带领的师徒学习季划，为已经在计算机视觉领域，但是项目经验欠缺，落地能力较差的朋友准备。2020年6月20日起将进行升级，增加更多的项目，更高的难度。下面请听完整的介绍。
整个学习内容
夏季划是给以下选手准备的，目标是较深入地掌握若干计算机视觉领域，培养独立完整的工程项目能力。
(1) 有较好的python编程基础，缺少C++编程经验，不熟悉模型的部署和优化。
(2) 缺少深度学习和计算机视觉项目经验。
下图是2020年CV夏季划将包括的所有内容预览图，可以自行放大仔细阅读。
(1) 学习内容覆盖：Caffe等框架的完整源代码解读与定制，C++部署，Python小程序的前端，后端模型部署。目标检测与跟踪，文本检测和识别，表情识别与编辑，人脸识别，人体关键点检测，人像分割，三维人脸重建，模型剪枝与量化等深度学习与计算机视觉实践项目。
(2) 学习资源：定期直播，图文项目，视频教程，图书教材，私密学习社区，GPU/CPU机器，生态3大项目组。
下面针对其中的各个方向做详细的介绍。
学习视频
学习视频不是季划的主要学习资源，因为看视频并不会让你真正学会。不过考虑到大部分同学喜欢看视频，有三自己录制了若干套视频，并且还会继续增加，已有目录如下，部分视频可以作为体验资料。视频的价值在于：让你快速了解一个领域。
学习书籍与社区
书籍是有三自己撰写的图书教材，目前已经出版过一本，还会有新的。
有三AI知识星球社区是有三独立维护的内容比微信公众号难度更高，内容更新，形式更自由的图文和问答知识生态，可供长期学习。
有三AI内容组，项目组，运营组是我们的三大创业团队，是学习后下一步从业的真正目标。
编程与开源框架
编程是从业最重要的能力，夏季划非常重视相关能力，具体来说要包括。
(1) Python前后端与小程序部署，学习一个深度学习开源框架在小程序的完整部署过程。
(2) 巩固C++的基础，掌握面试常用的要点，掌握CMake/Makefile的编写与使用。
(3) Caffe源代码解读，修改与模型部署(C++接口)，需要掌握Caffe的设计思想，核心代码解读，学会Caffe代码的自定义与修改，学会使用C++接口进行模型部署。
数据使用
数据的使用是深度学习算法领域从业者的必备素质，知道如何收集高质量的数据，如何整理数据，如何分析数据，如何在各类项目中使用好数据增强，一共2类较大型的项目。
人像相关
人脸与人像是整个计算机视觉领域中最重要的图像，我们会掌握4大方向，包括人脸识别，人像分割，人体关键点检测，三维人脸重建。
模型剪枝与量化
模型剪枝和量化是非常重要的工业界模型压缩技术，我们会分别掌握tensorflow与tensorRT中的模型剪枝和量化算法。
表情识别和编辑
表情识别和编辑是人脸属性方向非常有趣而且有较大实用价值的内容，我们会分别学习相关内容，一共2个项目。
文本检测与识别
文本的检测和识别是一个非常大的应用领域，我们会学习自然场景中文本检测和识别的内容，共1个项目。
目标检测与跟踪
目标检测是计算机视觉中应用最广泛的领域，我们需要掌握基础的目标检测框架与目标跟踪，一共2个项目。
模型设计与优化
模型的设计和理解是整个深度学习领域中最核心的内容，我们需要掌握各类参数的使用，熟悉架构的设计，知道如何提升模型性能，降低模型参数与计算量，一共2类较大型的项目。
关于学习方式和期望效果
学习完CV夏季划，基本掌握当前大部分成熟的计算机视觉领域，培养较好的工程基础。
有三AI季划学习方式非常自由，包括：
(1) 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。
(2) 在学习过程中可以从有三和微信群内得到及时的技术指导。
(3) 先系统性学习理论，然后再进行实践。
(4) 学习资料动态增加，包括微信群内直播，知识星球等。
(5) 深入学习和交流，包括线下活动，参与生态构建。