在人工智能机器学习的领域中，目前最火的莫过于计算机视觉了，这项技术一直广受关注，而其中的目标检测是计算机视觉领域中最常见的问题之一。
从去年的 YOLOv4 发布后，目标检测框架被问的最多的问题就是：“有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么”。这是因为原版的YOLO使用的是C语言进行编程，让很多人望而却步。
那么，YOLO为什么如此重要？究竟好学吗？
我们先简单看一下什么是YOLO，它其实是一种实时目标检测算法，也是第一个平衡所提供检测的质量和速度的算法。YOLO可以找出照片存在的对象，也可以指示位置和数量。这种模型在机器人和汽车工业中都有应用，因此检测速度至关重要。
YOLO检测速度非常快。因为检测问题是回归问题，所以不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。
YOLO能够处理实时视频，延迟非常小，连25毫秒都不到。精度也是以前实时系统的两倍多。更为重要的是YOLO遵循“端到端深度学习”的实践。
目前来说，YOLO 一共发布了四个版本，其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础，后面的系列就是在第一版基础上的改进，只为提升性能。
现在面试大厂YOLO也是被问的最多的一个，各大比赛对于这个算法也是应用很多，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【三天训练营】，由前阿里巴巴算法专家带你从深度学习到YOLO系列。正确快速学习到专业知识。
这门训练营 现在只要0.99元，就可以报名学习，本公众号的同学还能免费获得精美【AI学习大礼包】。
课程推荐：★★★★★
课程时间：9月28~30日三天
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01 为什么值得学？
一
讲解YOLO算法
首先，本次训练营讲解了YOLO算法原理。在市面上比较难找到这样的课程。
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。学到算法的底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。
二
讲透 Anchor 机制
其次，本次训练营将带你讲透 Anchor 机制。
在深度学习“一统江湖”下的目标检测算法中，大量地依赖于 Anchor 机制。本次训练营将从源码剖析的角度，带你学到 Anchor 机制。
三
代码细节+源码剖析
再次，我们将带你进行源码剖析。
YOLO一直在发展，YOLOv3更是在多个尺度的融合特征图上分别独立做检测，对小目标的检测效果提升明显。本次训练营将针对于YOLOv3的核心点进行源码剖析。并且从YOLO一直到YOLO v2、YOLO v3，各种代码细节深度讲解。
02 老师陪你成长！
一门好的课程，除了从知识维度全面上考量，另一个就是讲师了。我们本次请到了前阿里巴巴算法专家，为大家讲述这门课程。
二可老师，是硅谷海归，毕业于美国佛罗里达大学计算机科学系，曾参与和领导多项大型计算机视觉项目，专注计算机视觉7年实践，在人工智能、计算机视觉领域发表多篇论文与专利。
他的授课经验十分丰富，个人实战能力强，跟着老师学习，你将会收获颇多。
03 三天讲解
三天时间，让你学到深度学习到YOLO系列。
第一天 讲述YOLO 算法的发展历程
One stage检测算法的设计思路
YOLO 算法流程解析
YOLO v2 ：讲透Anchor 机制
第二天 精讲YOLO v2 算法与背后的原理
YOLO v2：Loss Function与Anchor的结合
代码实战与损失函数实现细节：Anchor，Predicted Bbox与Ground Truth
第三天 深入讲解YOLO v3 的代码细节
YOLO v3：多尺度，Anchor与不同size物体的检测
源码剖析-网络构建
04 三天你将学到
三天时间二可老师将带你学到：
YOLO算法的原理
Anchor机制
YOLO核心模块的代码实现
用YOLO实现自己的目标检测模型
05 AI学习资料大礼包
上训练营免费领AI学习资料大礼包，4本AI好书+8份人工智能知识图谱，让你在享受学习的同时，还能收获满满。
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