基于深度学习的主流物体检测算法有哪些？

计算机视觉领域一定要做物体检测！

从研究角度来看，物体检测是计算机视觉的根本问题之一，是很多高层视觉任务（如：图像分类、行人再辨识和目标跟踪）的基础。并且，现在国内外很多研究团队在对物体检测做深入的研究，近些年物体检测论文发表数量也呈逐年递增的趋势。

从应用角度来看，物体检测已经表广泛应用在我们的日常生活中，如人脸解锁、美颜相机、视频监控、淘宝拍立淘、百度识图等。

随着研究的深入以及广泛的落地应用，很多企业在招聘中对该领域人才要求越来越多，同时对物体检测技术的要求也越来越高。
调试代码仅是实现算法的手段，真正需要大家学习的是算法背后的根本原理以及调试代码程序的方式与思路。主流的物体检测算法有哪些，又该如何实现呢？

在深蓝学院推出的物体检测专项课程——价值799元的『基于深度学习的物体检测』，目前0元免费开放供大家学习提升，中科院自动化所模式识别国家重点实验室的张士峰博士，以模型演化时间轴为主线，剖析极具代表性的物体检测算法的核心思想与基本原理，并结合相关代码讲解具体的实现细节。

五周年活动
本次开源免费学习名额仅限100人

备注「检测」，优先通过哦~

讲师介绍

张士峰

中科院自动化所

模式识别国家重点实验室博士

科学系统的课程体系

抢占名额

五周年活动
本次开源免费学习名额仅限100人

备注「检测」，优先通过哦~

添加客服，咨询更多~