## 百度架构师手把手带你零基础实践深度学习 结课总结

百度架构师手把手带你零基础实践深度学习 结课总结

比赛项目：AI识虫
相关：YOLO、百度飞桨AI Studio

相关知识目录：
目标检测发展历程
目标检测基础概念
边界框（bounding box）
锚框（Anchor box）
交并比
林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍
读取AI识虫数据集标注信息
数据读取和预处理
数据读取
数据预处理
批量数据读取与加速
单阶段目标检测模型YOLO-V3
YOLO-V3 模型设计思想
产生候选区域
生成锚框
生成预测框
对候选区域进行标注
标注锚框的具体程序
卷积神经网络提取特征
根据输出特征图计算预测框位置和类别
建立输出特征图与预测框之间的关联
计算预测框是否包含物体的概率
计算预测框位置坐标
计算物体属于每个类别概率
损失函数
多尺度检测
开启端到端训练
预测
模型效果及可视化展示

心得：飞桨先让我们学习大学的一些数学知识，方便理解一些课程内容，后来教一些手写数字识别和图像识别、物体跟踪的内容。很充实，很忙碌。不过凭良心说话，真要学好，难度系数很大！如果是初学者，需要在21天内对大学两年的数学知识有一个基本了解。另外，需要学习深度学习的基础知识——一门好的深度学习的课程一天学习十二个小时，也要差不多学习一个月。二十一天的时间其实是用来学习怎么把之前学到的知识按照paddle的规则来写代码。

以上。
嗯，不要以为这真得很难，努力一把还是可以实现的！
PS:百度飞桨提供免费算力，具有丰厚奖品，欢迎来挑战自我！
嗯，只要百度不嫌弃，我下次还来。