前段时间，在AI周报上，大白提到之前在淘宝上，利用业余精力，大半年时间，利润将近百万的经历。
后台有读者添加大白的微信，也聊到这方面，所以本周大白主要和大家聊下：淘宝那些事儿。
因为大白觉得这段经历对自身有很大的改变，不管从思维方式，还是从人生的定位上，都有很大的获益。
在接触淘宝前，大白也进行了一段时间的摸索及分析，不知道是否有读者也当过淘宝卖家，做淘宝虽然听起来很简单，但其实也是有很复杂的方法论的。
比如大白将做淘宝的过程分为四个阶段：行业机会-产品包装-产品服务-产品曝光。
下面大白将几个阶段拆分开，和大家具体聊聊。因为这些流程其实和我们做人工智能的产品研发，市场推广都有很多的共通点。
（1） 行业机会：选品
很多人做淘宝，都是因为身边有什么资源，想着卖什么产品。
但是大白是反着进行，首先利用淘宝的生意参谋，找出各个类目的产品数据，比如美容仪器类，所有产品的搜索量、天猫商城数，产品数，产品价格等等。
利用数据，你就可以找到行业机会，比如通过产品数，你就知道，淘宝上哪些产品售卖资源少？
通过天猫商城数，你就知道哪些大卖家少，竞争少？通过搜索量，你就知道哪些产品最近比较火？
再通过产品价格，你就知道哪些产品利润比较高？
通过数据化分析，就可以筛选出卖家少、搜索量不错、利润比较高的一系列产品。
确定了产品，就可以通过各种渠道，比如1688，或者线下见面，去找源头的厂家，最终确定选品。可以说，产品选择的重要程度，占到是否可以盈利的70%。
再回到人工智能行业，如果去定位产品，找市场机会，是不是也有类似的方式呢?
比如通过对各个人工智能公司的行业领域、产品定位、核心技术等数据化分析，找到还有哪些市场存在机会？
再比如通过竞争对手所有专利的检索，就可以知道一些竞争对手的实力，接触的项目，以及公司的核心技术。（这一块大白最近是深有感触）
（2） 产品包装：差异化
而确定好产品后，在淘宝上，就要考虑如何对产品的主图、详情页做包装。举个形象的例子，搜索某一个产品的时候，往往有不少的商品。
那在下滑时，每一个版面都只有4个产品，如何让用户第一眼，就会被吸引，从而引导他点击进入。
只有让用户进入你的产品内，才有可能吸引用户购买。比如大白之前最常用的，就是爆炸色的主图，辨识度很高。
当然，这里还有如何做信任感详情页，如何做评论，如何做产品视频等方面，其实涉及到的细节很多，这里大白不多说。
那回到我们人工智能行业，比如都是CV领域的产品，如何塑造产品的差异化，如何和其他的领域的创新点结合，这可能也是每个业内人士，包括产品经理，包括技术人员都可以考虑的问题。
（3） 产品服务：流程化
而当产品选型上架好，有用户来咨询了。
这时，大卖家和小卖家的区别就来了。大卖家可以堆很多的客服人员进行沟通维护，但大白就一个人，还是业余时间。那必须将产品服务的过程，流程化，简单化。
比如考虑，用户可能会问到的一系列问题，整理出所有的答案，导入淘宝卖家的千牛软件中。
大白在后期，基本用户问的80%的问题，都有标准的回复方式，这样，在沟通的成本上就减少了很多精力。
而在人工智能行业也是如此，大白在前面的AI周报上说过，以边缘设备为例，有些公司的产品说明，写的很简单粗暴，用户也看不太懂。
所以往往增加很多的沟通产品。而最简单的，就是花精力，将产品的说明方式，使用原理。整理的简单通透，让用户省事，公司的服务成本也会减少很多。
（4） 产品曝光：规律化
其实，当所有的产品领域都布局好后，产品曝光就简单多了。
往往一个产品，整个淘宝只有三四个卖家，甚至有些卖家都不会用淘宝直通车。这时，只需要花费点广告成本，刷点直通车，排名很快在TOP3以内。
当然，这时大白还会利用一些非常规操作，比如一个产品，会开2-3家店铺，产品相同，但是包装不同，定价也不同，利用矩阵化产品，来慢慢垄断销售市场。
到此，就是大白淘宝上的一些经历，不过很粗糙，篇幅有限，并没有细讲。感兴趣的话，也可以和大白交流。
当然，这样的方式也有一些弊端。比如产品的生命周期比较短，可能只有四五个月的时间。
例如有些产品，生产厂家只在边远地区投放几个月的电视广告，这一段时间淘宝销量会非常不错。
再比如，有的产品，只通过线下医院的方式销售，当一段时间，发现在淘宝上也有时，不再允许线上销售。总之，这里的故事很多。
那么回到人工智能行业本身，大白的读者应该很多都是学生、技术人员。
那么对于我们人生的规划，如何做出差异化的发展，如何跳出内卷的怪圈，也是我们可以不断尝试探索的过程。
此外，淘宝的经历，让我意识到，短期的套利时间寿命都会很短。而只有抱有长期主义和价值主义的想法，才能不短视。
在不断为用户带来价值的同时，才能互利共赢，长期发展。
长路漫漫，希望大白可以和大家一起扶持，共同成长。
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：2020.11.30-2020.12.07
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目录
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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 网络结构
（1）吃透空洞卷积（Dilated Convolutions）
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（2）轻量级CNN架构设计
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2.2 研究方向方面
2.2.1 目标检测
（1）AAAI 2021 | 国科大和上海交大提出RSDet：旋转目标新网络
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4BGNf5LAPPr4guXemgps_A
（2）CenterX：用中国特色社会主义的方式打开CenterNet
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dXAhO2OlTAUdnoxDAQk8ug
（3）结构最清晰的Yolov3 head和loss实现完全解析
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/54jwzgrxkq_52u7Z86ipOA
（4）NLP携手Transformer跨界计算机视觉！DETR：目标检测新范式
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/JSXk52awwrD2XWdTtYeOIQ
2.2.2 行人重识别
（1）中山大学提出新型行人重识别方法和史上最大评测基准
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/w4x8tbIKMFyiK40elFWd9w
（2）直播回放丨郑哲东：重识别领域最强技术分享！ReID最新综述、CVPR2020车辆重识别冠军方案及无人机定位
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/PhUvYeNBY3BqX4ztuvJPlQ
2.2.3 图像分割
（1）图像分割2020入门教程！！！内容详细完整
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gFTPDDO8o1OMzA_zY48iqA
（2）从39个kaggle竞赛中总结出来的图像分割的Tips和Tricks
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/6ln7e0OscFsbEvkGJKyMBw
（3）85.4% mIOU！NVIDIA：使用多尺度注意力进行语义分割，代码已开源！
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YJFeycd499HJgXGR0W-feA
（4）不用绿幕也能实时抠图，商汤等提出只需单张图像、单个模型的新方法MODNet
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/3OtrmC4htM4m2gUL8LfV3g
2.2.4 GAN
（1）5款开源人脸生成器 | 超模脸、网红脸、萌娃脸…换头像不重样？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/oGekrqEjjJymiMcabBx8OQ
2.2.5 NLP
（1）预训练图像处理Transformer：华为诺亚、北大等提出IPT模型，刷榜多项底层视觉任务
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UAc9MQIMg9KbIy2q451APg
2.2.6 图像超分辨
（1）2020 图像超分最新综述及上采样技术一览
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2.2.7 图像识别
（1）ACCV国际细粒度识别比赛复盘
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aqKFZeJEEV8qZRJsdGYd1Q
（2）ACCV2020国际细粒度网络图像识别冠军方案解读、经验总结
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cw6SoduN1R72Ci2aqoggmQ
2.3 项目应用方面
2.3.1 无人机巡检
（1）新型输电线巡检路径决定算法，助力无人机巡检，明略等获ASEM最佳论文
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8yVV38VMEDQRjgHTKVjX1Q
2.3.2 道路分割
（1）路面语义分割
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/9LiZYmBC9Vsf44qfSFf53w
2.4 Opencv方面
（1）OpenCV图像处理中“投影技术”的使用
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KN1Ocx6-AChQXXCMeL6QtQ
（2）基于OpenCV的图像阴影去除
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Spn9EOP_o-Kfgo8DLNuLTw
（3）基于OpenCV的多位数检测器
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/uoOSn7hxfdcmeR4UL4wJRw
3 行业&拓展阅读动态汇总
3.1 行业动态
（1）深度学习CV领域最瞩目的成果top46
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KsQs8ZUrJ9YgHAB8mnlNEg
（2）【综述专栏】浅谈微信AI在通用图像搜索领域的探索
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LgSwAMTTOHzCND5B3rlO-A
（3）带你「周游世界」的 MODNet 算法
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DB6KFtl_IuMTuLrjGLZeZw
3.2 拓展阅读
（1）全球热议：如何看待中国「九章」超越谷歌实现「量子优越性」
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Njka4LpkDIUIUem36Fw-og
