基于錨框與無需錨框的通用物體檢測算法

物體檢測通常是指在圖像中檢測出物體出現(xiàn)的位置及對應(yīng)的類別，是計算機視覺的根本問題，也是最基礎(chǔ)的問題。它廣泛應(yīng)用于日常生活中，如瀏覽器的拍照識圖、自動駕駛行人車輛檢測、道路目標(biāo)檢測（人行道檢測）及圖像分類等。

在三維視覺領(lǐng)域，檢測也是必備基礎(chǔ)，如在做人臉的重建，也離不開檢測框，不然無法ROI重建；相機標(biāo)定也離不開直線檢測，檢測對求消失點和2D-3D直線匹配也十分重要。

但很多伙伴在學(xué)習(xí)過程中，遇到很多難題，如：在初步理解方法思路之后，很難高效調(diào)試代碼并復(fù)現(xiàn)作者結(jié)果，同時也很難找到獲取解答的途徑。 

基于此，深藍(lán)學(xué)院聯(lián)合中科院自動化所模式識別國家重點實驗室張士峰博士推出『基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測』課程，以模型演化時間軸為主線，剖析極具代表性的物體檢測算法的核心思想與基本原理，并結(jié)合相關(guān)代碼講解具體的實現(xiàn)細(xì)節(jié)，讓大家透徹理解物體檢測的主流算法，提升解決實際問題的能力。

5. 具備單步調(diào)試算法代碼并排查算法問題的能力； 

1. 優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)圈子

2. 企業(yè)認(rèn)可的證書

學(xué)完課程后將有機會收獲優(yōu)秀學(xué)員證書、畢業(yè)證書，為你的簡歷加分添彩。

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