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基于深度学的物体检测主流算法

为什么盘算机视觉领域 要做物体检测?
 
从研究角度来看 ,物体检测是盘算机视觉的基础问题之一 ,是许多高层视觉任务(如:图像分类、人脸识别、行人再辨识和目标跟踪)的基础 。并且 ,现在海内外许多研究团队在对物体检测做深入的研究 ,近些年物体检测论文宣布数量也呈逐年递增的趋势 。
从应用角度来看 ,物体检测已经表广泛应用在我们的日常生活中 ,如人脸解锁、美颜相机、视频监控、淘宝拍立淘、百度识图等 。

     
随着研究的深入以及广泛的落地应用 ,许多企业在招聘中对该领域人才要求越来越多 ,同时对物体检测技术的要求也越来越高 。
 
面对企业的高要求 ,应聘者通过不绝学习以抵达企业需求 ,从颐魅者不绝完善以期自己不会落后 。但同伴们在学习中会遇到许多问题 ,尤其是领域内提出新要领后 ,在开端理解要领思路之后 ,很难 调试代码并复现作者结果 。遇到问题后也很难找到途径获取解答 ,陷入研究学习的困境当中 。
 
纵然是有志同道合的小同伴 ,但受电脑情况配置等其他因素的影响 ,解决计划不可做到互通有无 。 
 
调试代码是实现算法的手段 ,真正需要各人学习的是算法背后的基础原理以及调试代码程序的方法与思路 。
 
因此 ,深蓝学院推出了物体检测的专项课程——『基于深度学习的物体检测』 ,本门课程由中科院自动化所模式识别 重点实验室的张士峰博士主讲 ,以模型演化时间轴为主线 ,剖析 代表性的物体检测算法的焦点思想与基来源理 ,并结合相关代码讲解具体的实现细节 。

 
 
精益求精的课程效劳
 
1、社群答疑
 
课程建立答疑群 , 获取疑问解答的同时 ,结识更多同领域的同伴 。
 
2、“三师”助力
 
班主任催促学习、助教实时批改作业并配合讲师微信群答疑 ,实时解惑 , 学习 。
 
3、作业迭代
 
提交作业 ,助教批改后 ,凭据助教意见对作业进行迭代修改;没有Z好 ,只有更好!
 
4、按期班会
 
每期班会 ,助教对作业进行讲评和指导;在班会中 ,学习更多技巧;在交流中 ,收获

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