基于深度学的物体检测主流算法

 

从研究角度来看，物体检测是计算机视觉的根本问题之一，是很多高层视觉任务（如：图像分类、人脸识别、行人再辨识和目标跟踪）的基础。并且，现在国内外很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发表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。

     

 

面对企业的高要求，应聘者通过不断学习以达到企业需求，从业者不断完善以期自己不会落后。但伙伴们在学习中会遇到很多问题，尤其是领域内提出新方法后，在初步理解方法思路之后，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。

 

即使是有志同道合的小伙伴，但受电脑环境配置等其他因素的影响，解决方案不能做到互通有无。 

 

 

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核心思想与基本原理，并结合相关代码讲解具体的实现细节。

 

 

 

 

课程建立答疑群， 获取疑问解答的同时，结识更多同领域的伙伴。

 

 

班主任督促学习、助教及时批改作业并配合讲师微信群答疑，及时解惑， 学习。

 

 

提交作业，助教批改后，根据助教意见对作业进行迭代修改；没有Z好，只有更好！

 

 

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