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。与RCNN算法不一样,是以不同方式处理对象检测。
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【深度学习缺陷检测实战】,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,在【深度学习缺陷检测实战训练营】中 , 将会结合源码与真实数据集展开项目实战,全方位读缺陷检测项目与科研流程。
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从理论基础到核心原理
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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:7月13日-14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
Day2:深度学习缺陷检测实战
注:本次训练营会有PPT课件、课堂笔记。 PPT课件、课堂笔记会在7月14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
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