人工智能行业目前已接近饱和状态，如何从内卷中脱颖而出，除了极强的自律之外，系统性的学习方法也很重要。今天给大家推荐10个原创公众号，这些公众号定期会发些高质量原创，希望可以让你更高效的学习。

号主江大白，目前在国内某大厂任职AI图像视觉总监，7年AI算法开发及管理经验。专注于计算机视觉技术在各业务场景内的产品开发、算法优化、应用落地。

编写目标检测Yolo系列算法，全网500W+阅读量，Yolo网络结构图PPT文件，国内超过1W+名硕博研究生下载使用。创办的AI行业垂直网站www.jiangdabai.com，超过600W+访问量。

关注微信公众号：江大白，回复「算法」，即可获取45家大厂的《人工智能算法岗江湖武林秘籍》。

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深度学习技术前沿

号主为一线大厂算法工程师，专注于深度学习领域的前沿技术分享和学术交流。具体包括机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等领域顶会论文技术解读，国内外高校硕博申请资源，最新前沿技术报道等等！

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一个值得关注的 AI 技术的公众号。作者红色石头是专注于人工智能的 CSDN 博客专家和知乎专栏作者。本公众号主要涉及人工智能领域 Python、ML 、CV、NLP 等前沿知识、干货笔记和优质资源！我们致力于为您提供切实可行的 AI 学习路线。

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极市平台专注于CV领域，每年都会输出许多高质的CV干货内容资源，包括顶会论文解读、大咖技术直播、面试面经、开源数据集资源汇总，内容涵盖了零基础到进阶，关注公众号回复“资源汇总”即可下载。

除此以外极市还提供了真实项目实践、算法竞赛、实训营等各类实践机会，了解更多请关注。

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计算机会议投稿

号主为中科院自动化所工程师，公众号为CCF所有收录会议设立投稿交流群，后台回复会议名即可进群，群内活跃度高，进群讨论不错过会议信息。公众号文章会发布近期截稿会议、转投会议推荐、录用率趋势、录用分数分析等重要信息。

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BrainTechnology

本号用于分享脑科学新闻进展，脑科学成像技术包括眼动、脑电及近红外脑成像技术与机器学习深度学习融合等相关内容，为脑科学研究/关注者提供交流平台。

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脑机接口社区

国内领先的脑机接口自媒体和服务平台，旨在促进脑机接口研究和应用之间的合作及成果转化，为脑机接口领域的工作者提供一个专业的资讯发布、学术交流、成果展示及脑机科普平台。

寻找脑机最新创业机会，探索脑机领域前沿发展，欢迎来关注脑机接口社区。更多脑机资源、脑机前沿等你发现。

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我爱脑科学网

专注于脑科学及人工智能相关领域，为专业人员提供一个分享资讯、资源、知识、开展深入交流的新媒体平台。关注前沿脑科学与人工智能融合及其应用，为脑科学研究/关注者提供交流平台。

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小白学视觉

哈工大博士创建的公众号，专注于计算机视觉技术。每天更新技术讲解、招聘信息、论文解读等内容。博主出版《opencv 4快速入门》，已经加印十余次。公众号开源了《Python视觉实现项目71讲》、《pytorch常用函数手册》等资料，关注公众号免费下载！

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自动驾驶之心

国内首个自动驾驶开发者社区，主要关注计算机视觉、深度学习、BEV感知、2D/3D检测、语义/实例/全景分割、深度估计、目标跟踪、多传感器/多模态融合感知、SLAM与高精地图、AI模型部署、领域方案与行业招聘等方向！

公众号目前已经输出了几十篇领域综述，形成了完整的计算机视觉与AI学习路线，吸引了众多国内外知名高校硕博以及行业大多数顶尖公司的关注，欢迎加入我们，认认真真学点技术！

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人工智能行业目前已接近饱和状态，如何从内卷中脱颖而出，除了极强的自律之外，系统性的学习方法也很重要。今天给大家推荐10个原创公众号，这些公众号定期会发些高质量原创，希望可以让你更高效的学习。江大白号主江大白，目前在国内某大厂任职AI图像视觉总监，7年AI算法开发及管理经验。专注于计算机视觉技术在各业务场景内的产品开发、算法优化、应用落地。编写目标检测Yolo系列算法，全网500W+阅读量，Yolo... self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: # for training/inference x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) 即插即用 | 苹果最新FastViT: 又快又强又稳，端侧一键部署毫无压力！ 科研小白猫: 没代码吗？ YOLO涨点Trick | 超越CIOU/SIOU，Wise-IOU让Yolov7再涨1.5个点！ weixin_45903317: ICRA2023｜基于时空融合的驾驶场景视频雨滴移除算法+数据集 *^* 么么哒 *: 请问一下您，我理解的雨滴遮挡问题分为完全遮挡和完全不遮挡，未理解部分遮挡是什么意思，您是否可以解释一下呢？谢谢您！