随着人工智能越来越火，深度学习模型也逐渐地取代了机器学习的地位，作为人工智能领域中的一个重要的分支计算机视觉（Computer Vision）来说，可谓是得到的快速发展，而CV最主要的目的就是看懂图片里的内容，所以，目标检测也成为了计算机视觉和数字图像处理的一大热门方向。
目标检测是深度学习模型的关键部分，也是一个基础性算法，对人脸识别、动态分割、自动驾驶、机器人等有着至关重要的作用，研究目标检测的人也是非常多的。各大一线大厂也对目标检测这一基础性的算法有着一定的考察力度。
中国计算机视觉研究领域分布情况
数据来源：稀土掘金社区
近五年中国计算机视觉中论文细分领域发展情况
数据来源：稀土掘金社区
目标检测应用也非常广泛，智能监控、航空航天等等领域。但是目标检测也有一些难点，就是数据处理的量巨大，边界框组合数量庞大，造成实时速度输出较慢。
这时，一些快速的算法就显得尤为重要，YOLO是2016年提出的目标检测算法，它简单、快速，赢得了程序员们的高度认可，如今也已经发展到了YOLO v5。
YOLO的灵感来源于人类自己，我们人在看一张图片的时候，很快的就能发现图片不同类型目标的位置。YOLO没有其他繁杂的步骤与过程，速度超级快，简化版可以达到惊人的155 fps。
那么，YOLO如此重要，我们应该如何学习它？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？
本次，特邀前阿里巴巴算法专家赵二可老师，为大家攻克计算机视觉难关，三天时间，带你详解YOLO系列算法，现在优惠价，仅需要0.99元，还有免费的AI学习资料包领取，快来报名参加学习吧。
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01
前阿里巴巴算法专家
带你详解YOLO系列算法实战
本次课程讲师赵二可，毕业于美国佛罗里达大学计算机科学系，是硅谷海归，曾为阿里巴巴算法专家，对人工智能算法有多年的实战经验。
赵二可老师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，他的课程生动有趣，深受学员喜欢。
02
深度源码剖析
YOLO算法原理与实战精讲
特色一：YOLO算法原理精讲
目标检测是计算机视觉的基本任务，从图像中定位出物体，并给出其具体的类别。从YOLO的算法原理入门，可以更好地学习底层逻辑。
老师将从目标检测算法的发展史，详细介绍算法设计的思想。
特色二：源码剖析-讲透 Anchor 机制
在深度学习“一统江湖”下的目标检测算法，大量依赖于 Anchor 机制。简单来说，即在图像上设置巨量的先验框，学习怎么变换它们来定位和分类物体。
本次训练营，赵二可老师将使用源码级别来带大家剖析 Anchor 机制。
特色三：源码剖析-要点深入理解
YOLO一直在发展，相比1和2，YOLO v3 的改进包括多尺度目标检测、类别预测、采用特征金字塔等等。YOLOv3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，老师将针对YOLO v3的核心点进行源码剖析，并且对 后续YOLO的解决问题思路进行阐释。
课程大纲：
03
代码驱动教学
核心代码案例详解
本次课程采用代码驱动+真实案例+课后作业三维一体的学习方式教学，让你学习以下知识：
A. 检测算法的发展
B. One-Stage检测算法的设计思想
C. YoLo v1: 一次伟大的尝试
D. YOLO v2算法的改进
E. Anchor与损失函数
F. 核心代码详解
G. YOLO v3算法的改进
H. 框架代码详解
不仅如此，课前还有多篇论文预习资料，让你迅速进入课上状态。
此图为其中一篇论文部分截图，完整版报名获取
04
免费福利
AI学习资料大礼包
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