【目标检测】从原理到实践，深度掌握YOLO系列算法！

YOLO系列算法

“You Only Look Once”

是目标检测当前最经典的算法

把目标检测问题简化成了一个回归问题

真可谓是“简单易上手，看一次就搞懂”

那么YOLO到底优越在哪里呢？

实时且高准确率

发展到YOLO v5版本后

已经达到了当前检测框架里最好的准确率

YOLO速度真的超级快

比“R-CNN”快1000倍

比“Fast R-CNN”快100倍

人脸检测

为了帮助大家系统性解决YOLO系列知识的学习，我们推出了《深度学习之YOLO系列-理论实践篇》专栏课程。

课程的主体部分已经更新完毕，为了帮助学员掌握好深度学习YOLO系列的基础原理、解决好深度学习YOLO系列的基本问题，我们也将结合实际项目，将所学理论应用于实践。

深度学习之目标检测二维码

YOLO系列完整课程介绍

本课程内容包括YOLO系列的理论知识和实践内容，内容详细，案例完整，并还会继续更新。

(1) 理论部分内容包括：YOLO v1详解、YOLO v2详解、YOLO v3详解、YOLO v4详解、YOLO v5详解，会非常详细地讲解算法中的细节，帮助彻底消化算法原理；

(2) 实践部分内容包括：YOLOv3实战 （工业缺陷检测），基于Pytorch框架进行实战，逐行剖析代码，帮助掌握实战细节；

实战检测

下面简单了解一下课程各部分的大体内容：

(1) YOLO v1详解，包括YOLO简介、网络结构、候选框预测、训练、性能表现，本部分内容可以试听。

(2) YOLO v2详解，YOLO v2简介、网络结构、bbox预测、训练策略、性能表现，本部分内容可以试听。

(3) YOLO v3详解，YOLO v3简介、网络结构、bbox预测、训练阶段、性能表现，本部分内容可以试听。

(4) YOLO v4详解，YOLO v4简介、网络结构、bbox预测、其他改进、性能表现。

(5) YOLO v5详解，YOLO系列的发展、YOLO v5简介、网络结构、YOLO系列总结、堆料的艺术。

(6) YOLOv3实战 （工业缺陷检测），包括内容介绍、数据集介绍、主干网络代码讲解、Neck+Head部分代码、解码过程讲解、前向推理代码讲解、训练过程讲解。

本课程适合人群：

(1) 所有学习人工智能/深度学习算法，并有志于从事该领域的人员。
(2) 掌握了Python，深度学习基础概念等预备知识的技术人员。
(3) 学习与从事计算机视觉领域的技术人员。

学习完本课程你将掌握：

(1) YOLO系列的算法内容。

(2) 熟悉Pytorch项目实践。

(3) YOLO系列算法的实践。

课程讲师介绍

本课程讲师费子昂，某国企研究所高级软件工程师，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，有三AI线上与线下讲师。

如何获取本课程

订阅本课程的方法：

单独订阅《深度学习之YOLO系列》专栏课程，相关课程还有《深度学习之目标检测-理论实践篇》专栏，《深度学习之图像分类-理论实践篇》专栏，订阅链接如下：

课程特别说明：

(1) 课程设有多个试看章节，可供学员试看

(2) 课程实战项目部分会提供相应实战代码及数据集（关于课程代码及数据获取，请学员查阅课程目录中链接）

课程试看章节及提供数据

(3) 课程设有技术交流群，供学员技术交流

课程交流群

如果你对本课程感兴趣，需要咨询该课程，可以添加“有三AI小助手”微信号，微信号为坨坨瑜，微信二维码如下：

微信小助手: 坨坨瑜

同时欢迎在深度学习领域有沉淀积累的同学加入有三AI生态，让更多人受益！

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