详细解读YOLO | 让目标检测任务中的小目标无处遁形

YOLO是什么？

它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。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。

那么，YOLO应该如何学习？如何吃透 YOLO 必备知识要点？如何把握检测类算法的设计思路？如何找到目标检测模型速度与精度的最优结合？在业务和面试中怎样脱颖而出？

其实，YOLO也不是很难学。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。

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从理论基础到核心原理

集中精力各个击破！

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01 为什么值得学？

全面讲解YOLO算法

本次训练营全面讲解了YOLO算法原理。市面上很难找到这样全面的课程。

 

目标检测是计算机视觉的基本任务，要想成为优秀的CV工程师，YOLO是你必须要掌握的技能。本次训练营将从YOLO算法原理开始讲起，让你了解到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。

02 名师陪你成长！

一门好的课程，除了从知识维度全面上考量，另一个就是讲师了。我们本次请到了计算机博士，人工智能专家，为大家讲述这门课程。

唐宇迪老师，是计算机博士，专注机器学习与计算机视觉领域，在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验。

 

他的授课经验十分丰富，个人实战能力强，跟着名师学习，你将会收获颇多。

03 课程内容

两天时间，让你掌握深度学习到YOLO系列。

上课时间：5月25日-26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 5月26日 统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。

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☑ 名师助力   ☑ 含金量高   ☑ 提升专业能力

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04 三天你将收获

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！

三位一体跟踪服务，项目实战驱动 , 深刻理解原理

只要报名，就能收获讲师、助教、班班全程三位一体跟踪式服务，24H为你答疑解惑。

同时还有来自五湖四海的大牛做同学，技术氛围浓厚，想不进步都难！

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Q&A

  Q：课程内容具体有什么？

A：包括但不限于：目标检测实战应用及研究进展分析+名师1V1答疑+专业提升技巧

Q：上课方式是什么？

A：扫码添加助教微信，领取课程报名链接!