YOLO問世以來，一直是CV學(xué)界和業(yè)界的焦點，從YOLOv1開創(chuàng)了單階段目標(biāo)檢測算法，到后來的YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8，接連改進(jìn)Backbone、Neck等結(jié)構(gòu)，顯著提升了任務(wù)速度和精度，今年發(fā)布的YOLOv9、YOLOv10，更是進(jìn)一步刷新了性能SOTA！無論發(fā)頂會還是做工程，YOLO都是強(qiáng)大利器！

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第一課 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測十年

1. 近十年目標(biāo)檢測發(fā)展脈絡(luò)(重點)

• 兩階段、單階段、Anchor Free目標(biāo)檢測算法

1. 單階段與雙階段目標(biāo)檢測(重點)

• 單階段:以YOLOv8為例

• 雙階段:以FasterR-CNN為例

1. Transformer目標(biāo)檢測

• VIT、DETR架構(gòu)分析

1. 目標(biāo)檢測與圖像分割

• Unet、MaskRcnn架構(gòu)分析

1. 損失函數(shù)詳解

• 分類、定位損失公式講解

1. 開放詞匯目標(biāo)檢測和開集目標(biāo)檢測傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法及不足開放詞匯目標(biāo)檢測(OVOD)

• 開集目標(biāo)檢測(OSOD)

1. YOLO-World簡介-YOLO-World主要貢獻(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2. YOLO-World算法原理(重點)

• YOLO Detector

• Text Encoder、RepVL-PAN

1. 實驗分析

2. YOLO-World代碼講解(重點)

• 開源代碼實戰(zhàn)演示

1. 點云目標(biāo)檢測

• 點云基本概念、特性、熱門應(yīng)用等

1. PillarNext(CVPR'23)點云3D目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)再思考

• 基于PillarNet改進(jìn)的主要貢獻(xiàn)等3. VoxelNext (CVPR'23)面向3D目標(biāo)檢測的全稀疏體素網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集與實驗結(jié)果

1. 核心代碼講解(重點)

• 模型訓(xùn)練和推理演示

掃碼加助教開課！凡開課可享200篇目標(biāo)檢測精選論文&代碼+最新目標(biāo)檢測實體書第四課 YOLOv8-更新版本

1. 目標(biāo)檢測和YOLO系列

• Anchor生成機(jī)制、Anchor Free

• YOLOv3回碩、YOLOv5回顧

1. YOLOv8網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法解析、訓(xùn)練任務(wù)、測試表現(xiàn)

2. YOLOv8損失函數(shù)

• 二/多分類交叉熵?fù)p失函數(shù)等

1. YOLOv8代碼詳解(重點)

2. 項目實戰(zhàn)(重點)

• 遙感圖像下的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測、數(shù)據(jù)集

1. C++部署

• MNN/NCNN輕量化部署

1. 目標(biāo)檢測和YOLO系列

• Anchor生成機(jī)制

• Anchor Free

• YOLOv3回顧

• YOLOv5回顧

1. YOLOv8網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

• YOLOv8算法解析

• YOLOv8訓(xùn)練任務(wù)

• YOLOv8測試表現(xiàn)

1. YOLOv8損失函數(shù)

• 二分類交叉熵?fù)p失函數(shù)

• 多分類交叉熵?fù)p失函數(shù)

• Focal Loss、IOU loss、DOU loss、COU loss、ProbIOU loss

1. YOLOv8代碼詳解（重點）

2. 項目實戰(zhàn)（重點）

• 遙感圖像下的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測

• 數(shù)據(jù)集

1. C++部署

• MNN/NCNN輕量化部署

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第七課 YOLOv8-MOT

1. YOLOv8實例分割

• YOLOv8

• YOLOv8 seg

• YoLOv8 Tracking

1. YOLOv8多目標(biāo)跟蹤

• MOT算法的通常工作流程卡爾曼濾波

1. 損失函數(shù)

• Hungarian Loss、loU Loss等

1. 代碼講解(重點)

1. YOLOv9背景和創(chuàng)新點

• 之前方法存在的問題本文創(chuàng)新點

1. YOLOv9網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(重點)

2. YOLOv9消融實驗

• 實驗過程

1. 結(jié)果分析

• YOLOv9貢獻(xiàn)

1. 代碼速覽

1. 背景和創(chuàng)新點

• 回顧之前的方法

• YOLOv10的特點

1. 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和代碼搭建

• Backbone、Head、ClB結(jié)構(gòu)

1. 標(biāo)簽分配和損失函數(shù)

• Task Aligned Assigner準(zhǔn)則、步驟

1. 代碼實戰(zhàn)(重點)

• 模型訓(xùn)練和推理演示

1. Grounding DINO基本信息

2. Grounding DIN0與閉集目標(biāo)檢測器的區(qū)別

3. Grounding DINO的特點

4. Grounding-DINO的總體結(jié)構(gòu)(重點)

5. 訓(xùn)練方法和實驗

6. 代碼&Demo演示(重點)

第十一課 MambaYolo

1. MambaYolo核心根據(jù)

2. 相關(guān)工作與背景介紹

3. 算法框架

4. 實驗要點

5. YOLO工作的最新baseline

導(dǎo)師簡介Frank導(dǎo)師（第一~第九課）

國內(nèi)一線車企研究院資深算法工程師，擅長感知算法方向，在語義分割、車道線檢測、2D和3D目標(biāo)檢測、BEV目標(biāo)檢測等領(lǐng)域，具有豐富的項目創(chuàng)新和落地經(jīng)驗。

曾主導(dǎo)多個重大項目，精通算法研究和部署端優(yōu)化，以主要研究者身份，發(fā)表過CVPR多模態(tài)方向論文，在CV領(lǐng)域積累了多篇授權(quán)和落地專利。

張導(dǎo)師（第十課）

某上市公司高級算法工程師，在自動駕駛感知等視覺領(lǐng)域，擁有5年以上工作經(jīng)驗，尤其是目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、圖像分割，以及點云、多模態(tài)、模型輕量化和部署方向，一線項目經(jīng)歷豐富，具備高水平的Python、Pytorch等開發(fā)能力。

楊導(dǎo)師（第十一課）

【學(xué)術(shù)背景】在國際頂級會議CVPR,ICCV, EMNLP等發(fā)表13篇論文，并擔(dān)任CVPR,ICCV,ECCV,ICML,ICLR, NeurIPS等重要會議和期刊的審稿人。

【研究方向】計算機(jī)視覺，自然語言處理，高效模型壓縮算法，多模態(tài)大語言模型，包括模型量化，剪枝，蒸餾，編譯以及高效稀疏化訓(xùn)練與推理。

楊導(dǎo)師擁有多項發(fā)明專利，指導(dǎo)學(xué)生有耐心，教學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，思維邏輯縝密，已經(jīng)指導(dǎo)數(shù)十篇論文產(chǎn)出。

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研夢非凡導(dǎo)師團(tuán)隊

研夢非凡的導(dǎo)師來自海外QStop50、國內(nèi)華五、C9、985高校的教授/博士導(dǎo)師/博士后，世界500強(qiáng)公司算法工程師，以及國內(nèi)外知名人工智能實驗室研究員。

這是一支實力強(qiáng)大的高學(xué)歷導(dǎo)師團(tuán)隊，在計算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，積累了豐富的科研經(jīng)歷，研究成果也發(fā)表在國際各大頂級會議和期刊上，在指導(dǎo)學(xué)員的過程中，全程秉持初心，堅持手把手個性化帶教。包括但不限于以下導(dǎo)師～

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