YOLO 是一種快速緊湊的開源物件檢測模型，與其它網路相比，同等尺寸下效能更強，並且具有很不錯的穩定性，是第一個可以預測物件的類別和邊界框的端對端神經網路。YOLO 家族一直有著旺盛的生命力，從YOLO V1一直到”V5“，憑藉著不斷的創新和完善，一直被計算機視覺工程師作為物件檢測的首選框架之一。
YOLO v5 模型的頭部與之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。
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它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB） -
它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS） -
它在同一任務上大致與 YOLOv4 一樣準確（0.895 mAP vs 0.892 mAP）
其效能與YOLO V4不相伯仲，是現今最先進的物件檢測技術之一，並在推理速度上是目前最強。
直播時間 ：12月28日-12月29日，20:00-22:30
Day1：深度學習CNN卷積神經網路演算法精講
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神經網路模型知識點分析
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神經網路模型整體架構解讀
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卷積神經網路整體架構及引數設計
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影像分割核心思想及其應用分析 -
分割領域經典演算法Unet系列 -
物體檢測經典演算法YOLO解讀 -
YOLO系列升級版本分析與應用
本次訓練營全面講解了YOLO演算法原理。市面上很難找到這樣全面的課程。
目標檢測是計算機視覺的基本任務
，要想成為優秀的CV工程師，YOLO是你必須要掌握的技能。本次訓練營將從YOLO演算法原理開始講起，讓你瞭解到YOLO的整個發展歷程。掌握演算法的底層邏輯，你才能更好的構建上層建築。
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