第一部分：计算机视觉综述
CV所解决的问题
CV所需基础知识
CV理论体系和相关知识
CV学习路径
CV应用行业介绍及其代表性落地产品

第二部分：目标检测应用案例及理论讲解
目标检测典型应用案例及模块设计
目标检测理论讲解

第三部分：代码实现目标检测
数据分析：样本多样性多角度、图像多目标、局部和整体、考虑数据均衡性、目标本身的装饰&颜色等
数据增强方式：不同应用场景下方法的选择，包括（旋转、镜像、Crop、亮度、对比度、颜色通道变换、色调、模糊度、椒盐噪声）
模型架构拆解，依据数据集及业务目标，选择模型（ssd 、yolo、 R-CNN ）
模型的训练、tricking 调参：代码实现目标检测并依据结果进行调优
 
第四部分：CV职场攻略
1.各大公司不同视觉岗职级及工作职责、分工等
2.视觉工程师日常工作流程及分工、思维和态度、真实业务需求处理流程等
3.在实际业务过程中如 数据处理、模型选择、模型实现、模型优化、工程布署等方面思路和方法
行业和技术领域发展
就业方向和现状
简历书写和投递
面试攻略
求职准备
职业规划
入行建议