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【图像目标检测训练营】，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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主讲老师
直播内容
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直播时间 ：12月28日-12月29日，20:00-22:30
 Day1：深度学习CNN卷积神经网络算法精讲 
  • 神经网络模型知识点分析

  • 神经网络模型整体架构解读
  • 卷积神经网络整体架构及参数设计
Day2：图像分割与目标检测算法及实战 
  • 图像分割核心思想及其应用分析
  • 分割领域经典算法Unet系列
  • 物体检测经典算法YOLO解读
  • YOLO系列升级版本分析与应用
本次训练营全面讲解了YOLO算法原理。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。


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直播收获
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PART
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Q&A
  Q：课程内容具体有什么？
A：包括但不限于：基于图像目标检测框架框架框架的应用及进展分享+名师1V1答疑+专业提升技巧
Q：上课方式是什么？
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