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。
原价199
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0.02元报名
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
神经网络模型细节知识点分析.
神经网络模型整体架构解读.
计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
卷积神经网络整体架构及其参数设计.
分割领域经典算法Unet系列.
物体检测经典算法YOLO解读.
YOLO系列升级版本分析与应用.
检测模型优化与改进细节分析.
04 三天你将收获
开放全部代码,课后复用方便高效
讲师带练,伴随式编程环境
三位一体跟踪服务,项目实战驱动 , 深刻理解原理
Q&A