小孩都看得懂的YOLO!

嵌入式客栈 2021-09-28 08:00

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【三天训练营】,由前阿里巴巴算法专家带你从深度学习到YOLO系列。正确快速学习到专业知识。


这门训练营 现在只要0.99元,就可以报名学习,本公众号的同学还能免费获得精美【AI学习大礼包】。


课程推荐:★★★★★

课程时间:9月28~30日三天

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01 为什么值得学?

讲解YOLO算法

首先,本次训练营讲解了YOLO算法原理。在市面上找到这样的课程比较难。

 

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。学到算法的底层逻辑,你才能更好的构建上层建筑。


讲透 Anchor 机制

其次,本次训练营将带你讲透 Anchor 机制。

 

在深度学习“一统江湖”下的目标检测算法中,大量地依赖于 Anchor 机制。本次训练营将从源码剖析的角度,带你学习到 Anchor 机制。


代码细节+源码剖析

再次,我们将带你进行源码剖析。

 

YOLO一直在发展,YOLOv3更是在多个尺度的融合特征图上分别独立做检测,对小目标的检测效果提升明显。本次训练营将针对于YOLOv3的核心点进行源码剖析。并且从YOLO一直到YOLO v2、YOLO v3,各种代码细节深度讲解。


02 老师陪你成长!

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。我们本次请到了前阿里巴巴算法专家,为大家讲述这门课程。

二可老师,是硅谷海归,毕业于美国佛罗里达大学计算机科学系,曾参与和领导多项大型计算机视觉项目,专注计算机视觉7年实践,在人工智能、计算机视觉领域发表多篇论文与专利。

 

他的授课经验十分丰富,个人实战能力强,跟着老师学习,你将会收获颇多。


03 三天深度讲解

三天时间,让你学到深度学习到YOLO系列。

 

第一天  讲述YOLO 算法的发展历程

  1. One stage检测算法的设计思路

  2. YOLO 算法流程解析

  3. YOLO v2 :讲透Anchor 机制

第二天  精讲YOLO v2 算法与背后的原理

  1. YOLO v2:Loss Function与Anchor的结合

  2. 代码实战与损失函数实现细节:Anchor,Predicted Bbox与Ground Truth

第三天 深入讲解YOLO v3 的代码细节

  1. YOLO v3:多尺度,Anchor与不同size物体的检测

  2. 源码剖析-网络构建


04 三天你将学到

三天时间二可老师将带你学到:

  • YOLO算法的原理

  • Anchor机制

  • YOLO核心模块的代码实现

  • YOLO实现自己的目标检测模型


05 AI学习资料大礼包

上训练营免费领AI学习资料大礼包,4本AI好书+8份人工智能知识图谱,让你在享受学习的同时,还能收获满满。


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评论
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