从R-CNN到YOLOv8！目标检测算法综述
目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。
YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。
从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。
从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能在求职道路上越走越远。
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【深度学习缺陷检测实战】，由人工智能实战专家的唐宇迪博士带你从深度学习到YOLO系列版本分析与应用。
神经网络模型知识点分析
神经网络模型整体架构解读
卷积神经网络整体架构及参数设计
图像分割核心思想及其应用分析 分割领域经典算法Unet系列 物体检测经典算法YOLO解读 YOLO系列升级版本分析与应用
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。掌握算法的底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。
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还有一位是担任ICLRR，CVPR，ICCV，NeurIPS，ECCV，WACV，TCYB等审稿人的ZBC老师，两位老师结合自身科研和论文发表经历做了一个论文写作系列课程。
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来源: qq
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