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由社区驱动的计算机视觉课程，涵盖卷积神经网络、视觉Transformer等核心技术

由Hugging Face社区超过60位贡献者共同创建的计算机视觉课程，涵盖从计算机视觉基础到卷积神经网络、视觉Transformer、多模态模型、生成模型等多种前沿技术。每位作者自由选择风格创作，并经过社区审核和修订。课程展示了开源社区的合作成就，欢迎新的贡献和改进建议。

Computer VisionHugging Face社区课程卷积神经网络生成模型Github开源项目
访问官网GitHub

计算机视觉课程简介

课程背景

计算机视觉课程是由 Hugging Face 计算机视觉社区携手打造的一门社区引领的课程。该项目的课程内容由超过60名社区贡献者共同完成，体现了社区合作的力量和多样性。这门课程旨在为学习者提供全面的计算机视觉知识，涵盖从基础理论到高级应用的多个方面。

课程目录

课程共分为14个模块，每个模块都是精心设计，以便帮助学习者从入门到精通：

  1. 欢迎导言
  2. 基础知识
  3. 卷积神经网络（CNN）
  4. 视觉变换器
  5. 多模态模型
  6. 生成模型
  7. 基本视觉任务
  8. 视频及视频处理
  9. 三维视觉、场景渲染与重建
  10. 模型优化
  11. 合成数据创建
  12. 零次样本计算机视觉
  13. 伦理与偏见
  14. 前瞻性展望

社区驱动

这门课程因社区的多元而别具特色。不同于传统的教育课程通常由少数人创建并保持相似风格，这门课程允许每位作者在既定的内容框架下，选择他们的个人风格。这样的多样性，通过其他社区成员的审核与改进建议，最终呈现出一个与众不同的课程。该课程也证明了一个强大的开源社区能够取得的成就。

参与与讨论

有兴趣为课程贡献内容或建议拼写错误或漏洞修复的朋友，可以查看贡献指南。想要了解Hugging Face 计算机视觉社区的更多信息，可以加入其 Discord 频道，参与 #cv-community-project 频道的课程讨论。此外，还可以在 #computer-vision 频道参与更多与计算机视觉相关的讨论和提问。

贡献者及赞历史

课程的成功离不开每一位贡献者的努力，他们的参与与贡献展示在课程的项目页面上。同时，这个项目的关注度也在不断增长，这充分体现了社区对于计算机视觉领域的巨大兴趣。

通过本课程，学习者不仅能掌握计算机视觉领域的核心知识，还将感受到积极参与一个开源社区所带来的协作与学习乐趣。

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