目标检测算法终结篇:YOLOV1-V5(非正式版)正式开源

2022 年 6 月 8 日 夕小瑶的卖萌屋

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型,与其它网络相比,同等尺寸下性能更强,并且具有很不错的稳定性,是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力,从YOLO V1一直到”V5“,如今已经延续五代,凭借着不断的创新和完善,一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。


YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。

  • 它比 YOLOv4 小 88%(27 MB vs 244 MB)
  • 它比 YOLOv4 快 180%(140 FPS vs 50 FPS)
  • 它在同一任务上大致与 YOLOv4 一样准确(0.895 mAP vs 0.892 mAP)


其性能与YOLO V4不相伯仲,是现今最先进的对象检测技术之一,并在推理速度上是目前最强。

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
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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:6月8日-9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9日 统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。
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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

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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
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