从R-CNN到YOLO,一文带你了解目标检测模型(附AI学习资料)

在人工智能机器学习的领域中,目前最火的莫过于计算机视觉了,这项技术一直广受关注,而其中的目标检测是计算机视觉领域中最常见的问题之一。

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从去年的 YOLOv4 发布后,目标检测框架被问的最多的问题就是:“有没有同学复现 YOLOv4 的, 可以交流一下么”。这是因为原版的YOLO使用的是C语言进行编程,让很多人望而却步。

 

那么,YOLO为什么如此重要?究竟好学吗?

 

我们先简单看一下什么是YOLO,它其实是一种实时目标检测算法,也是第一个平衡所提供检测的质量和速度的算法。YOLO可以找出照片存在的对象,也可以指示位置和数量。这种模型在机器人和汽车工业中都有应用,因此检测速度至关重要。

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YOLO检测速度非常快。因为检测问题是回归问题,所以不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍,比“Fast R-CNN”快100倍。

 

YOLO能够处理实时视频,延迟非常小,连25毫秒都不到。精度也是以前实时系统的两倍多。更为重要的是YOLO遵循“端到端深度学习”的实践。

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目前来说,YOLO 一共发布了四个版本,其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础,后面的系列就是在第一版基础上的改进,只为提升性能。

 

现在面试大厂YOLO也是被问的最多的一个,各大比赛对于这个算法也是应用很多,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 原价399元,我给大家争取到了100个名额,现在限时仅需要0.99元,先到先得,而且先到的同学还能免费获得价值300元的【AI学习大礼包】。

课程推荐:★★★★★

课程时间:4月21~23日三天

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01 为什么值得学?

全面讲解YOLO算法

首先,本次训练营比较全面讲解了YOLO算法原理。在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。

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,带你全面掌握 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 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。我们本次请到了前阿里巴巴算法专家,为大家讲述这门课程。

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赵二可老师,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,个人实战也超强,跟着名师学习,你将会收获颇多。

03 三天全面讲解

三天时间,让你掌握深度学习到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 三天你将收获

三天时间赵二可老师将带你收获:

  • 吃透YOLO算法的原理

  • 掌握Anchor机制

  • 理解YOLO核心模块的代码实现

  • 能应用YOLO实现自己的目标检测模型

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