目標檢測通常是指在影像中檢測出物體出現的位置及對應的類別,它是計算機視覺中的根本問題之一,同時也是最基礎的問題,如影像分割、物體追蹤、關鍵點檢測等都依賴目標檢測。
從應用來看,目標檢測已廣泛應用於大家的日常生活中,如瀏覽器的拍照識圖、自動駕駛領域的行人車輛檢測、道路目標檢測(人行道檢測)及影像分類等。
即使研究三維視覺的夥伴也發現,檢測也是必備的基礎,如在做人臉的重建,也離不開檢測框,不然無法ROI重建;相機標定也離不開直線檢測,檢測對求消失點和2D-3D直線匹配也十分重要。隨著研究的深入以及廣泛落地應用,很多企業在招聘中對該領域人才要求也越來越高。

並且企業招聘時,雖然要求應聘者具備深度學習的技術能力,但透徹理解計算機視覺問題的本質是一個基本的門檻,而這一門檻是真正考核我們能力的標尺。在工作時會發現,由於基礎不牢,在深入研究與創新中也是步履維艱。為此,我們邀請到了同濟大學碩士 , 計算機視覺領域一線實戰專家的唐老師,為我們帶來——計算機視覺的的進階之路,深入詳解計算機視覺的最新工作進展及技術原理!相信能給你帶來啟發和收穫!
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01 為什麼值得學?
全面講解目標檢測演算法及實戰
本次訓練營全面講解了目標檢測演算法及實戰。市面上很難找到這樣全面的課程。
課程亮點:1.快速入門深度學習,3個小時頂別人1個月2.視覺必備基礎知識點及其核心應用一站式全搞定3.視覺領域兩大核心專案:檢測/分割全面覆蓋
4.通俗講解,即便0基礎也能照樣掌握
學習收穫:1.兩節課掌握AI論文與轉行就業必備核心基礎2.掌握Pytorch框架使用方法3.熟悉物體檢測/分割經典演算法
4.掌握視覺專案應用實戰流程
5.學習規劃與提升路線圖解讀,打造自己專屬的進階路線
02 名師陪你成長!
主講導師:唐老師
唐老師 :同濟大學碩士+華東理工博士
專注於機器學習與計算機視覺領域 , 深度學習領域一線實戰專家。參與多個國家級計算機視覺專案,多年資料領域培訓經驗,豐富的教學講解經驗。
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03 課程內容
直播時間 :5月21日 – 5月22日,20:00-22:00
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神經網路與卷積網路解讀
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Pytorch框架基本模組 -
影像識別框架流程解讀
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論文實驗與專案模板例項
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一節課掌握計算機視覺核心應用場景 -
計算機視覺十大經典演算法解讀分析
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深度學習在各大經典專案中的應用與架構
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年薪50萬AI開發工程師成長路線分享
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文末福利


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