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。
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PART
主讲老师
直播内容
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直播时间 ：9月21日-9月22日，20:00-22:30
Day1：深度学习CNN卷积神经网络算法精讲
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
Day2：图像分割与目标检测算法及实战
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。
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直播收获
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Q&A
Q：课程内容具体有什么？
A：包括但不限于：基于图像目标检测框架框架框架的应用及进展分享+名师1V1答疑+专业提升技巧
Q：上课方式是什么？
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