ターゲット検出は、コンピューター ビジョンの分野における主要なタスクであり、1 段階のターゲット検出と 2 段階のターゲット検出に大別できます。ステージターゲット検出モデルの1つにYOLOシリーズがあります。RCNN アルゴリズムとは異なり、オブジェクト検出は別の方法で処理されます。
YOLO アルゴリズムの最大の利点は、非常に高速であること、1 秒あたり 45 フレームを処理できること、そして一般的なオブジェクト表現も理解できることです。
個人的な学習の観点から:優れたコンピューター ビジョン エンジニア、ターゲット検出の学習は避けられず、ターゲット検出のコアは YOLO です。YOLO シリーズも開発が進んでおり、それについての学習は差し迫っています。
キャリア開発の観点から： YOLOは常に広く使われている主流のアルゴリズムの1つであり、月給3万以上のエンジニアにとって標準的なスキルでもあり、テクノロジーと就職活動の羽根でもあります。そのため、検知モデルを構築し、理解を深めた上で、就職活動への道をどんどん進めていくことは間違いありません。
コンピュータービジョンにおけるこの重要なポイントをよりよく理解してもらうために、人工知能戦闘の専門家であるTang Yudi 博士がディープラーニングから YOLO へと導く、 【ディープラーニング欠陥検出実戦】をお勧めします。シリーズバージョンの分析と適用。
ライブ時間: 4 月 12 ～ 13 日、 20:00 ～ 22:30
Day1: 深層学習 CNN 畳み込みニューラル ネットワーク アルゴリズムの集中講義
ニューラル ネットワーク モデルの知識ポイントの分析
ニューラル ネットワーク モデルの全体的なアーキテクチャの解釈
畳み込みニューラル ネットワークの全体的なアーキテクチャとパラメータ設計
Day2:画像分割とターゲット検出アルゴリズムと実戦
画像セグメンテーションの核となる考え方とその応用分析
ドメインをセグメント化するための古典的なアルゴリズムの Unet シリーズ
従来のオブジェクト検出アルゴリズム YOLO の解釈
YOLOシリーズのアップグレードバージョンの分析と適用
オブジェクト検出はコンピューター ビジョンの基本的なタスクです.優れた CV エンジニアになるには、YOLO を習得する必要があるスキルです。この合宿では、YOLOアルゴリズムの原理から始めて、YOLOの開発プロセス全体を理解できるようにします。アルゴリズムの基礎となるロジックを習得することによってのみ、上部構造をより適切に構築できます。
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インストラクター主導の練習、付属のプログラミング環境
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講師は、難しい知識ポイントを消化するのに役立つ科学的な方法で演習とガイドを導きます.
同時に、@唐宇迪老师は、第一線の多くの学生が効果的な一連の技術改善を個人的にテストしました.混乱した明確な成長の方向性を取り除くのに役立つソリューション！
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サインアップする限り、クラス全体で講師、ティーチング アシスタント、およびクラスの三位一体追跡サービスを取得し、1 日 24 時間質問に答えることができます。
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また、ICLRR、CVPR、ICCV、NeurIPS、ECCV、WACV、TCYB などのレビュアーを務めるZBC教師もいます。2 人の教師は、自身の研究と論文出版の経験を組み合わせて一連の論文作成コースを行いました。
この論文執筆シリーズ講座のポイントは3つ——
01 論文執筆の重要性＋執筆前の準備
02 筆記用具＋描画用具
03 論文のアイデアを最適化する方法 +
あなたに役立つ詳細を書く
- *プロジェクトの確立: 完全なプロジェクトのモデル化、革新、実験、執筆、およびその他の完全なプロセス
*プロジェクトの機能: ディープラーニング モデルの設計、パラメーターの調整、コーディング機能
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