综述 ｜ 基于深度学习的目标检测实战分析 计算机视觉是人工智能的关键领域之一，是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。 因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标 追踪、动作识别的性能。传统图像目标检测的滑窗法虽然简单易于理解，但随目标大小而变化的窗口对图像进行从左 至右、从上至下的全局搜索导致效率低下。 为了在滑动窗口检测器的基础上提高搜索速度，选择性搜索方法（selective search method）孕育而出，基于这一想法采用子区域合并的方式进行候选区域的提取 从而确定目标。有助于确定目标之间的关系，以及目标在图像中的上下文。应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如，零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围的环境 目标检测和人脸检测这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。语义对象可以分类成类，如人脸、汽车、建筑物或猫。人脸检测- 一种用于许多应用的目标检测，包括数字相机的生物识别和自动对焦功能。算法检测和验证面部特征的存在。例如，眼睛在灰度图像中显示为谷地。医学影像- 从医学影像中提取临床相关信息。例如，放射学家可以使用机器学习来增强分析，通过将图像分割成不同的器官、组织类型或疾病症状。这可以减少运行诊断测试所需的时间。随着技术的普及，各家企业的框架逐渐成熟化，图像分割技术的门槛会越来越低。但是由于实际业务的不断丰富和深入，开源框架和工具也已经无法直接满足实际生产和业务需求。 那么为了让大家更好地掌握 图像分割与检测，现邀请到人工智能实战专家的唐宇迪博士，专为深度学习的同学开设了分割与检测实战训练营。帮助学习背后根本原理和调试代码程序的方式与思路，提升解决实际问题的能力。从理论基础到核心原理集中精力各个击破！ 讲师介绍课程大纲上课时间：4月27日-28日，每晚20:00-22:30 课程服务：全程直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置 Day1：深度学习必备核心算法通俗解读神经网络模型细节知识点分析. 神经网络模型整体架构解读. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络. 卷积神经网络整体架构及其参数设计. Day2：从零开始掌握AI论文实验分析(分割与检测实战)商汤MMLAB系列框架解读(基于PyTorch) 分割与检测网络结构拆解与框架配置文件解读. 从数据标注开始完成自己任务训练与实验分析. 不懂代码也能轻松进行网络结构替换实验. 注：本次训练营会PPT课件、课堂笔记。 PPT课件、课堂笔记会在4月28日统一发给完成全部作业且3天都到课的同学。 原价199 扫描下方二维码 0.02元报名 福利较大，限前200名 完课礼包 注意：已整理到网盘 , 添加助理微信 , 报名课程后免费领取,名额有限！ 原价199 扫描下方二维码 0.02元报名 福利较大，限前200名