上个星期参加了深度学习7日入门CV疫情的学习，这次课程使用的是最新的paddle1.7，使用的是动态图，因此百度社区和一些开源的地方并找不到太多的使用样例，之前参与的课程使用过的代码也是基本用不上。所以这次可谓是重新从说明书去慢慢学习。

课程的设置非常的合理，也相当紧凑。

Day01 新冠疫情可视化，学习制图和爬虫，结合时事学习python和paddle代码。

Day02 手势识别，使用深度学习进行手势识别，课程讲了基础原理，代码基线只需完善网络部分代码。

Day03 车牌识别，同昨天，代码只需完善网络部分的代码，但本日的代码风格与昨日不同，更加规范和可扩展。

 Day04 口罩分类，使用了相对较大的网络，尝试了多种经典网络和自设计的网络，并进行了数据增强，精度可达1。

 Day05 PaddleHub体验

Day06 PaddleSlim模型压缩，接触新知识，非常感兴趣，paddle slim使用非常便捷。

比赛非常有意思，是关于人流量检测的，数据非常的复杂，且只有2000张，因此选用合适的网络和训练参数非常关键。感兴趣的话可以查阅一些论文，有相关的解决方案，有基于密度的也有基于目标检测和回归的。你所需要做的就是讲网络转换为paddle平台的代码即可。