如何灵活运用物体检测前沿算法，高效解决实际问题？

物体检测解决的是计算机视觉任务中的基本问题： What objects are where？即图像中有什么物体？在哪里？

从应用角度来看，物体检测是目标跟踪、人脸识别以及行人再辨识等高层视觉任务的基础。同时，这些高层视觉任务已被广泛应用于我们的日常生活中，例如人脸识别、外貌美化、视频监控、淘宝拍立淘、百度识图等。

物体检测能够深入应用到生活的各个方面，也是得力于深度学习技术的应用大大提升了物体检测的性能。用卷积神经网络自动学习特征的表达，通过分类识别，进而和需要检测的位置结合在一起，从而实现物体检测。

目前已经有像Faster R-CNN等多种深度学习的框架模型，使物体检测的性能提升了一个很大的台阶，性能、速度和实用性都得到了很好的改善。

但是对于刚刚从事这个行业的伙伴而言，无论是科研还是从业，在没有老师或者朋友辅助的情况下，自学是非常吃力的。好不容易掌握了python、学习了深度学习、了解了pytorch框架，但是面对上手实现物体检测，却还是无从下手。

当别人在热火朝天做项目的时候，我们还在寻找！应该做什么项目，学什么算法，代码怎么调，Bug怎么改？差距就这样被拉开......

因此，深蓝学院最新推出了物体检测专项课程——『基于深度学习的物体检测』，本门课程由中科院自动化所模式识别国家重点实验室的张士峰博士主讲。课程现已开放报名，诚邀各位相关领域与感兴趣的伙伴们一起参加，学习路上不再孤单！

本门课程以模型演化时间轴为主线，剖析极具代表性的物体检测算法的核心思想与基本原理，并结合相关代码讲解具体的实现细节。希望通过本门课程的学习，伙伴们可以掌握相关算法的理论知识，具备灵活运用与解决实际应用问题的能力。

主讲老师

张士峰

中科院自动化所

模式识别国家重点实验室博士

研究方向为基于深度学习的物体检测，包括通用物体检测、人脸检测、行人检测。

博士期间，已发表论文27 篇，其中以第一作者和共同第一作者发表论文20篇，包括顶级期刊TPAMI和IJCV共2篇，顶级会议CVPR 4篇、ICCV 1篇、ECCV 1篇、AAAI 4篇，IJCAI 1篇，以及其他作者论文7篇；授权专利2 项，在申专利3 项，担任TPAMI、IJCV、TMM、CVPR、ICCV、ECCV、等国际期刊和会议的审稿人。

曾获CCF-CV学术新锐奖、VALSE年度最佳学生论文提名奖、最佳学生论文奖、百度 奖学金、国家奖学金、唐立新奖学金、必和必拓奖学金、攀登奖学金、戴汝为奖学金、国际人脸检测竞赛冠军等荣誉。

课程大纲

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