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【快班】目标检测模型YOLOV3原理及实战

此课程所属【人工智能职业方向】专业，报名专业套餐，可享受0元学习特惠！点击了解详情

随报随学	共10课	★★☆
开课时间	课程周期	难易度

招生中

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课程介绍: 目标检测是计算机视觉三大基本任务（图像分类、目标检测以及图像分割）之一，而且目标检测在这三个任务中扮演着承上启下的角色。目标检测的实质就是目标分类和定位，它是在分类基础上发展起来的一项深度学习技术。同时，图像分割则是在目标检测基础上再进行像素级别的分类。所以，学好了目标检测技术的原理和应用，就可以说对图像分类已经有了很好的掌握，而且为接下来的图像分割的学习和应用奠定了一个非常的扎实的基础。

此外，目标检测在计算机视觉技术中应用非常广泛，从视频监控到无人零售再到工业检测、医疗诊断、文本识别等等领域，无不闪耀着它的身影。毫无疑问，它是计算机视觉技术落地场景中最常用的一个方向。

随着计算机视觉技术的蓬勃发展，目标检测算法模型已经迭代了好几代，从two stages到one stage等，不一而举。它们各有优缺点，没有哪个模型在所有场景下都是最优的。但是综合起来看，基于准确度、实时性以及易用性、可移植性等方面来考虑，YOLOV3无疑是到目前为之最佳的目标检测算法模型之一，在当前工业界中应用非常广泛。

课程大纲: 本课程以实战为主，主要是基于一个来自实际开发项目的无人零售商品数据集（训练集和测试集总共有8000多张图片）来讲解如何一步一步地训练出YOLOV3算法模型并进行性能评估。当然，在讲解过程中，不仅仅教大家如何使用，而且还会把背后的原理以及容易犯的错误都讲清楚。让大家学完本课程后能知其然而且知其所以然，从而真正地掌握它，并应用到实际场景中去。

第一课：课程内容、目标、特色以及平台环境等介绍。
第二课：目标检测基础知识。包括常用数据集介绍、性能指标以及各种目标检测算法模型的演进。
第三课：YOLOV3目标检测原理介绍，包括网络层结构、多通道卷积，感受野，检测框回归和分类，IOU，NMS等概念。
第四课：开源框架darknet代码下载、编译及其安装。此外还包括训练预处理（图像颜色转换、不变形缩放等）和推理后处理代码的梳理。
第五课：YOLOV3模型训练上部分包括无人零售商品数据集准备、标注、格式转换。
第六课：YOLOV3模型训练下部分包括cfg配置文件修改、anchors计算模型训练、训练日志分析。
第七课：模型性能评估，包括mAP, AP及recall等值计算和画出PR曲线等。
第八课：模型部署和推理，包括基于darknet框架以及OpenCV python接口的图像识别。
第九课：YOLOV3 darknet模型转换成caffe1.0 model以及验证。
第十课：YOLOV3模型性能优化方法探讨，包括数据增强，标注方法的灵活运用，高分辨率图片的识别，以及DIOU和Guassian-YOLOV3模型的讲解等。

授课讲师: 刘铁山

2003年工学硕士毕业，研究方向为模式识别。曾任职于Broadcom、AMD等知名外企，现为上海某科创公司人工智能部门负责人，主要研究内容有基于OpenCV的传统图像增强、图像分割和识别等；基于深度学习的目标检测以及AI算法模型在嵌入式设备的移植等。

课程环境: Ubuntu16.0.4或18.0.4 + python。最好有GPU，以提高训练速度。

授课对象: 对目标检测算法原理及应用感兴趣的所有人员，包括算法工程师、在校大学生等。

收获预期

学完本课程可以使得大家能熟练使用darknet框架来对自己的数据集训练出YOLOV3模型，同时可以使用相关工具对该模型进行各方面性能评估，并基于训练出来的算法模型对未知图片进行目标检测。

本人近几年来一直专注于目标检测算法的研究以及应用。对各种经典目标检测算法模型都有比较深入了解，同时对算法模型在各个平台的部署甚至在嵌入式端的移植也积累了比较多的经验，在本课程学习过程中我们都可以来进行讨论和交流。

当然，如果大家对计算机视觉，甚至整个人工智能方向的职业规划、就业有任何问题或迷惑，我也乐于和你们分享我的看法和观点。

课程学费: 学费：400元（固定学费：300元 + 逆向学费：100元）
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！

特别说明如下: 本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。在报名时每位报名者收取400元，其中300元为固定收费，另外100元是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面作业，则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！

课程授课方式

1、学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

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开课时间：随报随学课程周期：共10课难易度：★★☆

此外，目标检测在计算机视觉技术中应用非常广泛，从视频监控到无人零售再到工业检测、医疗诊断、文本识别等等领域，无不闪耀着它的身影。毫无疑问，它是计算机视觉技术落地场景中最常用的一个方向。

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