YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。
YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。
  • 它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）
  • 它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）
  • 它在同一任务上大致与 YOLOv4 一样准确（0.895 mAP vs 0.892 mAP）
其性能与YOLO V4不相伯仲，是现今最先进的对象检测技术之一，并在推理速度上是目前最强。


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【图像目标检测实战】，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，
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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，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。


01
课程安排

上课时间：8月10日-8月11日，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
Day1：深度学习必备核心算法通俗解读
  1. 神经网络模型细节知识点分析.
  2. 神经网络模型整体架构解读.
  3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
  4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.
Day2：图像分割与目标检测算法实战
  1. 分割领域经典算法Unet系列.
  2. 物体检测经典算法YOLO解读.
  3. YOLO系列升级版本分析与应用.
  4. 检测模型优化与改进细节分析.
注：本次训练营会有PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在8月11日
统一发给到课的同学。


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02
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Q&A
  Q：课程内容具体有什么？
A：包括但不限于：目标检测算法应用及研究进展分析+名师1V1答疑+专业提升技巧
Q：上课方式是什么？
A：扫码添加老师微信，领取课程链接!


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