표적 탐지는 컴퓨터 비전 분야의 주요 과제로 크게 1단계 표적 탐지와 2단계 표적 탐지로 나눌 수 있다. 스테이지 대상 감지 모델 중 하나가 YOLO 시리즈로 대표됩니다. RCNN 알고리즘과 달리 개체 감지는 다른 방식으로 처리됩니다.
YOLO 알고리즘의 가장 큰 장점은 매우 빠르고 초당 45프레임을 처리할 수 있으며 일반적인 객체 표현도 이해할 수 있다는 것입니다.
개인 학습의 관점에서 보면 우수한 컴퓨터 비전 엔지니어, 대상 감지 학습은 불가피하며 대상 감지의 핵심은 YOLO입니다. YOLO 시리즈도 발전하고 있으며 이에 대한 학습이 임박했습니다.
경력 개발의 관점에서 : YOLO는 항상 널리 사용되는 주류 알고리즘 중 하나였으며 월급이 30K 이상인 엔지니어의 표준 기술이자 기술 및 구직 베인이기도합니다. 따라서 탐지 모델을 구축하고 깊이 이해한 후에는 반드시 취업 활동의 길을 더 멀리 갈 수 있을 것입니다.
모두가 컴퓨터 비전의이 필수 사항에 대해 더 잘 배울 수 있도록 [딥 러닝 결함 탐지 실전] 을 추천하고 싶습니다. 인공 지능 전투 전문가 인 Tang Yudi 박사가 딥 러닝에서 YOLO로 안내합니다. 시리즈 버전 분석 및 적용 .
라이브 시간: 4월 12-13일 , 20:00-22:30
Day1: 딥러닝 CNN 컨볼루션 신경망 알고리즘 집중강의
신경망 모델의 지식 포인트 분석
신경망 모델의 전체 아키텍처 해석
컨볼루션 신경망의 전체 구조 및 매개변수 설계
Day2: 이미지 분할 및 표적 탐지 알고리즘과 실전
이미지 분할의 핵심 아이디어와 응용 분석
도메인 분할을 위한 Unet 시리즈의 클래식 알고리즘
고전적인 객체 감지 알고리즘 YOLO의 해석
YOLO 시리즈 업그레이드 버전 분석 및 적용
객체 감지는 컴퓨터 비전의 기본 작업입니다 우수한 CV 엔지니어가 되기 위해 YOLO는 마스터해야 하는 기술입니다. 이번 트레이닝 캠프는 YOLO 알고리즘의 원리부터 시작하여 YOLO의 전체 개발 과정을 이해할 수 있도록 합니다. 알고리즘의 기본 논리를 마스터해야만 상부 구조를 더 잘 구축할 수 있습니다.
정가 199
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또한 ICLRR, CVPR, ICCV, NeurIPS, ECCV, WACV, TCYB 등의 검토자 역할을 하는 ZBC 교사 가 있습니다 . 두 교사는 자신의 연구 및 논문 출판 경험을 결합하여 일련의 논문 작성 과정을 수행했습니다.
이 논문 작성 시리즈 과정에는 3가지 주요 사항이 있습니다——
01 논문 작성의 중요성 + 작성 전 준비
02 쓰기 도구 + 그리기 도구
03 논문의 아이디어를 최적화하는 방법 +
도움이 되는 세부 사항 작성
—— *프로젝트 수립: 프로젝트 모델링 완료, 혁신, 실험, 작성 및 기타 전체 프로세스
*프로젝트 기능: 딥 러닝 모델 설계, 매개 변수 조정, 코딩 기능
* 프로젝트의 산출물: 스프린트 기간에 발간 가능한 보고서/논문 및
학습 자료를 지원하는 컨퍼런스 목록——
참고: 조교 선생님 추가 후 받아보세요~
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Q&A
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A: 다음을 포함하되 이에 국한되지 않음: OpenMMLAB 프레임워크를 기반으로 한 응용 프로그램 및 진행 상황 공유 + 유명 교사의 1V1 Q&A + 전문성 향상 기술
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