最近，发现很多公众号都在发Transformer的内容。

这是很好的事，说明行业内大家在不断的去尝试，不断的去突破。

之前的一个同事，最近也在一直和我聊，关于他对Transformer在股票分析的一些尝试。

想法确实不错，聊了很多后，我强烈建议，他将自己的所想所得，可以用文章的方式，记录下来。

因为大白这两年深刻感觉，深入浅出的技术型文章，真的是网络上非常缺少的一部分。

大白去年针对目标检测方面的Yolo算法，写了《深入浅出Yolov4算法》、《深入浅出Yolov5算法》，全网的浏览量有几十多万。

从文章发布->流量曝光->读者反馈->文章迭代，大白想聊一下自己的一些心得，希望给想写技术文章的读者一个参考。

这里主要从三个方面展开：
（1） 知识框架的梳理
（2） 精准人群的互动
（3） 时间精力的消耗

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（1） 知识框架的梳理

了解技术的原理，和通过文章写出来，其实是两种不同的阶段。

在写文章的过程中，你会知道，自己还有哪些还不了解的知识点？

因此，你会为了编写成完整的文章，检索网络各种内容，或者查阅很多论文。

在这个过程中，你就可以非常清晰的，对该原理更加加深理解。

当然，为了阅读者更好的体验，让大家也更清晰的了解。

你也会学习更多的技能，比如大白在Yolo文章中，学习使用PPT对原理框架图的绘制。

为了让别人了解技术原理的演变，也可以拿实际的照片来做描绘。

比如在对数据增强方面的描写，感觉纯粹文字，或者公式，还是不直观。

因此大白直接拿老婆的照片， 来进行绘制，让大家更简洁易懂一些。当然这里，对于图片的版权意识，大家也要注意，不要随便用网上的照片。

（2） 精准人群的互动

现在是移动互联网时代，从互联网的角度来说，一般分为：流量->产品->运营。

那么文章就相当于你的产品，而产品的流量如何？

则依赖于你描写的技术，是否具有热点性？是否具有易读性，用户体验感是否比较好？

我们在平时生活中，会刷很多APP，比如视频类的：抖音，快手。购物类的：淘宝，小红书等。

而技术类的，则仍然以文字阅读为主。

因此当在第一阶段设计好产品后，发布到一些精准人群的平台，比如知乎，CSDN，很快会获取大量的精准流量。

而有了大量流量，你也会获得，大量和精准人群的互动。

比如大白之前写的两篇目标检测的文章，就收到很多朋友的项目合作，岗位招聘，论文咨询，广告投放等业务。

当然，文章你可以当成流量获取的方式，再设计很多其他的产品，通过流量->产品导入，再通过你的运营，来进行发展。

（3）时间精力的消耗

因为大白平时精力有限，虽然也会写很多的文章。但是明显感觉，你投入时间精力的多少，和文章的曝光量直接相关。

比如花费了几个星期时间写的Yolo文章，可以达到几十万的浏览量。

而花费几个小时写的周报的文章，只能有几千的浏览量。

因为大白强烈建议，大家还是精细化的写一些长销型的文章，花费的时间越多，说明你对产品的投入越大，越有机会获得好评。

如果有朋友也想写关于自己工作方面的文章，欢迎找大白聊聊，互相交流。

每到年底的时候，我们常常会想，自己这一年有哪些收获？

除了公司的项目，是否有可圈可点的作品，而文章，也是我们工作中的最好沉淀。

时间是壁垒，也是我们最好的护城河。

之前的周报，大白会将每周的精华内容汇总起来，整理到《大白AI周报精华汇总》中，点击即可查看。

后期需要哪方面的项目知识，可以直接去对应阅读。

大白也在不断收集更新各个项目算法作者及从业经验的视频分享，希望能让大家提高一些探索的效率，点击查看。

整理汇总：江大白
内容周期：2021.3.2-3.8
同步公众号：江大白

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1 整理涉及公众号名单

（1）我爱计算机视觉
（2）Cver
（3）Datawhale
（4）量子位
（5）极市平台
（6）新智元
（7）机器之心
（8）AI算法与图像处理
（9）Opencv学堂
（10）PaperWeekly
（11）机器学习算法工程师
（12）AI研习社
（13）GiantPandaCV
（14）AI深度学习视线
（15）七月在线实验室
（16）人工智能前沿讲习
（17）AI科技评论
（18）机器学习算法与Python精研
（19）AIZOO
（20）微软研究员AI头条
（21）VALSE
（22）AI算法修炼营
（23）有三AI
（24）AlWalker
（25）AI公园
（26）AI人工智能初学者
（27）计算机视觉之路
（28）小白学视觉
（29）HyperAI超神经

2 行业精华文章汇总

2.1 基础知识方面

2.1.1 深度学习相关

（1）TNT | 致敬Network in Network，华为诺亚提出Transformer-in-Transformer
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/H_KY_JbqiZ1q7VLwAf2EDA

2.2 研究方向方面

2.2.1 目标检测

（1）详解基于深度学习的伪装目标检测
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FTg15qvuIqsQrKExN33UhQ
（2）基于Caffe格式部署YOLOV5模型
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/IYwjUpV4iYBbqIsTcwgYlg

2.2.2 目标识别

（1）打造万物识别之利器！微信扫一扫植物识别篇技术解析
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GxYpWYwJVD24iQv8oHsN7A

2.2.3 3D重建

（1）可用于大规模点云表面重建的深度学习算法
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/liQWNlX1EJ-x2M531KoPLw
（2）许鸿斌：AAAI’21杰出论文，一个解决三维重建对数据依赖的新框架（已开源）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/T0c86Y9LWXGBp5UJkGpdLw

2.2.4 图像分割

（1）图像分割应用：背景虚化！学会这招，又发现新大陆
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/lA9GHDRTKzrfTw–Wy4OVA

2.2.5 自动驾驶

（1）详述人工智能在自动驾驶中的应用
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/0FkKjMnKCk2JbT-VP11Gjg

2.3 Opencv方面

（1）涵盖18+ SOTA GAN实现，这个图像生成领域的PyTorch库火了
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tz1RNwYjNcU9HEPla-ucFg

3 行业&拓展阅读动态汇总

3.1 行业动态

（1）PyTorch 1.8来了！正式支持AMD GPU，炼丹炉不止NVIDIA…
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/oH38xb3ahq8wy5VxJx_tnw
（2）一文概览 CVPR2021 最新18篇 Oral 论文
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hr9hr0BWLSMDhpyVpbMOQg
（3）提速20倍！谷歌AI发布TensorFlow 3D，智能汽车场景亲测好用
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/j141v9hr9agc93-HDv2Yrw
（4）宫一尘：在地平线研究 AI 的第五年，不止率先量产“唇语算法”
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/9aeRXK4N4PcKxX12bnjTUg
（5）搞深度学习框架的那帮人，不是疯子，就是骗子
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/PQLQ0nN0fM4PPkhEUXfOmw

3.2 拓展阅读

（1）2020全球Top10 AI专利公司：美国过半，中国仅占两席
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8JZgg1yfqDwtH11y7jP_oQ
（2）图灵奖得主Yann LeCun：AI要获得常识，自监督学习是那把钥匙
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/RzL_fNneeHvb1s0zdpX6wQ
（3）捏脸太强！MetaHuman随心创造虚拟人类，给你一个「上帝的玩具」
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/fBXTZMuGi3IXKTOMwb0Adw
（4）斯坦福连续发了四年的AI报告，今年讲了什么？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/l_WoPAKIPt119UDBo-XbpA
（5）「蚂蚁呀嘿」的App，国内火完七天就下架了
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/j8DiiYWMTsadnesYydK5oA