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目标检测 - 主流算法介绍 - 从RCNN到YOLOv5

我爱计算机视觉 2022-06-23 23:24:38 阅读数:0 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

目标检测是计算机视觉领域的一大任务,大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。


YOLO算法的最大优点就是速度极快
,每秒可处理45帧,也能够理解一般的对象表示。

从个人学习来看:
优秀的计算机视觉工程师,目标检测的学习避免不了,而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展,对于它的学习迫在眉睫。

从职业发展来看
YOLO一直是应用很广的主流算法之一,也是月薪30K以上的工程师标配技能,更是技术和求职风向标。因此,搭建检测模型,并深刻理解后,你一定能在求职道路上越走越远。

为了让大家对计算机视觉中的这一要领学习的更好,给大家推荐一门【图像目标检测训练营】,由人工智能实战专家的唐宇迪博士带你从深度学习到YOLO系列版本分析与应用。

下面是本次课程的内容节选,唐老师将会分享从基础神经网络开始,逐步过渡YOLO的整个发展历程。掌握算法的底层逻辑,你才能更好的构建上层建筑。

内容仅截选部分,【图像目标检测训练营】中 , 将帮助同学们快速掌握AI领域两大核心模块:检测与分割,并基于真实数据集进行项目实战。


从理论基础到核心原理

集中精力各个击破!

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福利较大,限前200名

01 课程内容

两天时间,让你掌握深度学习到YOLO系列。

上课时间:6月22日-23日,每晚20:00-22:30

课程服务:录播+直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置

Day1深度学习必备核心算法通俗解读

  1. 神经网络模型细节知识点分析.

  2. 神经网络模型整体架构解读.

  3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.

  4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.

Day2图像分割与目标检测算法实战

  1. 分割领域经典算法Unet系列.

  2. 物体检测经典算法YOLO解读.

  3. YOLO系列升级版本分析与应用.

  4. 检测模型优化与改进细节分析.

注:本次训练营会PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在6月23日统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。

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02 两天你将收获

开放全部代码,课后复用方便高效

对于课程中涉及到的全部代码,我们将免费开放!

你可以用于课后自查、复习巩固,甚至复用于日后的业务,方便高效!

讲师带练,伴随式编程环境

你将获得伴随式的编程环境、讲师带练、运用科学的方法引导,帮你消化疑难知识点

同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一线热门技术和行业经验,众多学员亲测有效的一套技术提升方案,帮你摆脱迷茫,明确成长方向!

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版权声明
本文为[我爱计算机视觉]所创,转载请带上原文链接,感谢
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