你一定从未看过如此通俗易懂的YOLO系列！YOLOv3~v8 ...
目标检测是计算机视觉领域中非常重要的一部分，是一个承接多个应用层下游的模块。特别是随着近年来深度学习的快速发展，各类检测算法层出不穷，有效地支持了智能交通、自动驾驶、人脸识别、遥感识别、OCR等多个领域的产品落地！如果说，21年之前还是算法的预研优化，22年及之后则是大规模模型落地部署的时代！2D目标检测的派系主要包括anchor-free、anchor-based、one-stage和two-stage，由于速度快，容易部署，单阶段检测模型备受领域关注，其中YOLO系列更是在长达几年的时间里影响了整个工程和学术界！加入学习：YOLOv3~YOLOv8/YOLOX/PPYOLO全家桶网络学习
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从YOLOv3~YOLOv8以及后面的YOLOX、PPYOLO系列，在数据增强、主干和Neck、损失函数、样本分配等所有关键任务上几乎将目标检测优化到了极致！如果是研究2D目标检测方向，绝对绕不开YOLO系列，YOLO系列目前已经到了v8，更多的优化方案还在路上，期待v9/v10。
目标检测技术在自动驾驶、智能交通等多个领域属于刚需，速度快、性能高、效果稳定、能打耐用是其基本要求，而YOLO则无疑满足了所有要求，被工业和行业研究大规模应用。一个合格的计算机视觉算法工程师，多家AI与自动驾驶公司，即使是校招生也基本开到40w+年薪，3年及以上的经验者，更是开到了60w~80w年薪！
YOLO全家桶学习教程
许多同学在刚入门的时候往往不知道如何下手，大多数人不清楚网络设计和轻量化的正确方法、后处理解析也是一头雾水、如何选择损失函数与采样方案也是难倒了一大批人！自动驾驶之心在深入调研大家的需求后，选择了行业最受欢迎的YOLO系列算法，从0到1为大家详细展开网络结构设计、算法优化、实战等方方面面，内容非常详细！最适合刚入门的小白以及需要在业务上优化算法的同学！
实战与讲解展示
实战与讲解展示
主讲介绍
牛奶曲奇，自动驾驶之心前沿技术研究团队成员，曾就职某新势力车厂，现就职某自动驾驶独角兽公司，担任算法负责人，深耕自动驾驶算法领域多年。在目标检测、分割、车道线检测、模型优化部署等领域积累了丰富的量产落地经验。
本课程适合人群
[*]计算机视觉与目标检测相关研究方向本科/硕士/博士；
[*]自动驾驶/智能交通/安防/互联网等多个领域的算法工程人员；
[*]想要转入计算机视觉感知算法的跨行人员；
本课程需要具备的基础
[*]具有一定的python和torch基础；
[*]熟悉深度学习常用的一些基础算法；
[*]一定的线性代数和矩阵论基础；
[*]电脑需要自带GPU，能够通过CUDA加速（显存至少4GB）；
学完之后你将收获
[*]扎实的目标检测算法基础，在网络结构设计、损失函数、采样、后处理、评测方法等模块上有较大提升！
[*]学习到YOLO设计思想，从根本上学会如何设计一个有效的检测网络；
[*]能够精通YOLO全系列算法，理论实践并重，无论是学术界抑或工业界都能直接复用；
[*]收获目标检测任务中的各类trick，学完本课程能够达到1年左右的算法工程师水平；
[*]能够结识许多行业从业人员与学习合作伙伴！
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