【视频课】超全目标检测课程!超30小时理论与4大案例实践,检测框架使用,长期更新中...

DetAny4D:面向真实部署的端到端4D目标检测框架 4D目标检测是自动驾驶、工业质检与AR空间计算的核心基础能力,其本质是在三维空间(x,y,z)基础上引入时间维度(t),构建具备时空连续性的动态感知模型。传统方案多采用3D检测+单目标跟踪的拼接范式,受限于运动建模假设与ID延续性依赖,难以应对非线性运动、低可观测目标及开放类别场景。DetAny4D通过统一4D体素空间编码、物理约束驱动的时空耦合建模,以及CLIP-4D跨模态对齐机制,首次实现端到端、开放词汇、带时间戳的4D超立方体输出。该技术显著提升急刹车辆预测提前量、产线缺陷因果溯源精度与AR虚实交互可 阅读详情

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前言

目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。因此,目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点,它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支,也是智能监控系统的核心部分,同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法,对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。

为了帮助初学者深入学习目标检测相关知识,有三AI推出了《深度学习之目标检测》系列课程,目前已完成超过30小时的理论课与实践课程,并还将继续更新,为学员深入解读目标检测基础理论原理及经典网络结构,经合实际项目,将所学理论应用于实践。

课程介绍

课程大纲包含理论和实战两大部分,当前时长已超过30个小时:

(1) 理论部分内容包括:two-stage算法-Faster RCNN系列详解、one-stage算法-YOLO系列详解(从YOLO v1到YOLO v5),Anchor-free算法系列详解(包括Densebox,CenterNet,CornetNet等);会非常详细地讲解算法中的细节,帮助彻底消化算法原理;

下面是当前理论部分课程的大纲脑图:

(2) 实践部分内容包括: YOLOv3实战(工业缺陷检测)、Faster-RCNN实战(猫脸检测),CenterNet(电路板缺陷检测),MMdetection框架使用;基于Pytorch框架进行实战,逐行剖析代码,完全掌握实战细节;

下面是当前实践部分课程的大纲脑图:

下面是实践案例效果图:

实践案例

请注意:当前总的课程时长已经超过30个小时,并且课程内容还在一直更新中,会持续覆盖目标检测领域的各个方向,请及时保持关注!

下面是当前完整内容图:

讲师介绍

费子昂,东北大学软件学院硕士,擅长目标检测和图形图像方向,曾在腾讯实习,拿下抖音offer。参与智慧铁路入侵检测、智慧消防多个计算机视觉类落地项目。

费用以及报名方式

订阅本课程的方法有3个:

其一:订阅《深度学习之目标检测-理论实践篇》小鹅通课程专栏,本专栏会涵盖所有目标检测相关的内容且有答疑群,当前价格199,7月后将涨价至299,请需要学习的及时订阅,专栏链接如下:

其二:在网易云订阅本系列课程,课程已经在网易云课堂上线,订阅链接为:

其三:有三AI-CV春夏季划组可以直接获得该系列课程,7月1日之后只有夏季划,春夏季划组的介绍如下:

【CV春季划】言有三手把手带你从0基础学好深度学习与计算机视觉,附视频解读

【CV夏季划】告别入门,提升眼界,从掌握最有价值的那些CV方向开始

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