YOLO是什么？
它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。
YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。
从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。
从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能在求职道路上越走越远。
那么，YOLO应该如何学习？如何吃透 YOLO 必备知识要点？如何把握检测类算法的设计思路？如何找到目标检测模型速度与精度的最优结合？在业务和面试中怎样脱颖而出？
其实，YOLO也不是很难学。为了让大家对计算机视觉中的这一要领学习的更好，给大家推荐一门【图像目标检测训练营】，由人工智能实战专家的唐宇迪博士带你从深度学习到YOLO系列版本分析与应用。
-
神经网络模型知识点分析
-
神经网络模型整体架构解读
-
卷积神经网络整体架构及参数设计
-
图像分割核心思想及其应用分析
-
分割领域经典算法Unet系列
-
物体检测经典算法YOLO解读
-
YOLO系列升级版本分析与应用
本次训练营全面讲解了YOLO算法原理。市面上很难找到这样全面的课程。
目标检测是计算机视觉的基本任务，要想成为优秀的CV工程师，YOLO是你必须要掌握的技能。本次训练营将从YOLO算法原理开始讲起，让你了解到YOLO的整个发展历程。掌握算法的底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。
原价199
扫描下方二维码
0.02元预约体系课程 !
福利较大，限前100名
讲师带练，伴随式编程环境
同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一线热门技术和行业经验，众多学员亲测有效的一套技术提升方案，帮你摆脱迷茫，明确成长方向！
三位一体跟踪服务，项目实战驱动 , 深刻理解原理
完课礼包
粉丝优惠！ 0.02元 !
完课领取福利大礼包
Q&A
本文来自微信公众号“计算机视觉研究院”（ID：ComputerVisionGzq）。大作社经授权转载，该文观点仅代表作者本人，大作社平台仅提供信息存储空间服务。
