YOLO是什么？
它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。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。
那么，YOLO应该如何学习？如何吃透 YOLO 必备知识要点？如何把握检测类算法的设计思路？如何找到目标检测模型速度与精度的最优结合？在业务和面试中怎样脱颖而出？
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，本公号的同学还能免费获得精美【AI学习大礼包】。
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首先，本次训练营比较全面讲解了YOLO算法原理。在市面上很难找到这样全面的课程。
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。掌握算法的底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。
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，带你全面掌握 Anchor 机制。
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。
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。
赵二可老师，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，跟着名师学习，你将会收获颇多。
三天时间，让你掌握深度学习到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
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
YOLO v3：多尺度，Anchor与不同size物体的检测
源码剖析-网络构建
吃透YOLO算法的原理
掌握Anchor机制
理解YOLO核心模块的代码实现
能应用YOLO实现自己的目标检测模型
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