目標檢測技術的發展：從R-CNN、YOLO到DETR、DINO

2025-04-23 03:57 機器學習演算法與自然語言處理

近些年隨著深度學習技術的火熱發展，目標檢測演算法也從基於手工特徵的傳統演算法轉向了基於深度神經網路的檢測技術。
從最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到後面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。
短短不到五年時間，基於深度學習的目標檢測技術，在網路結構上，從 two stage 到 one stage，從 bottom-up only 到 Top-Down，從single scale network 到 feature pyramid network，從面向 PC 端到面向手機端，都湧現出許多好的演算法技術，這些演算法在開放目標檢測資料集上的檢測效果和效能都很出色
隨著技術的普及，各家企業的框架逐漸成熟化，影像分割技術的門檻會越來越低。但是由於實際業務的不斷豐富和深入，開源框架和工具也已經無法直接滿足實際生產和業務需求。
為了讓大家更好掌握視覺經典演算法，我們推出了這一期《影像分割與目標檢測演算法訓練營》我們將由淺入深的講解視覺必備基礎知識點、以及視覺核心專案：分割和檢測等全面細緻的講解，相信能給你帶來啟發和收穫！

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01 為什麼值得學？
全面講解影像目標檢測演算法及實戰
本次訓練營全面講解了影像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！
一門好的課程，除了從知識維度全面上考量，另一個就是講師了。我們本次請到了計算機博士，人工智慧專家，為大家講述這門課程。
03 課程內容
上課時間：3月19日-20日，20:00-22:00
課程服務：直播授課+講師答疑+課堂筆記+作業佈置
Day1：深度學習CNN卷積神經網路演算法精講
  1. 目標定位知識點分析.
  2. 深度學習如何進行特徵提取.
  3. 深度學習卷積神經網路講解.
  4. 影像識別常用模組實戰解讀.
Day2：影像分割與目標檢測演算法及實戰
  1. 影像分割的精髓：核心理念與應用實踐.
  2. U-Net傳奇：影像分割的革命性演算法及其演變
  3. YOLO系列升級版本分析與應用.
  4. 檢測模型最佳化與改進細節分析.

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但除了努力之外，我們更應該清楚的知道, 哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有一套實用的課程用來跟著學習是非常有必要的。
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