计算机视觉是人工智能的关键领域之一，是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。
因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标 追踪、动作识别的性能。传统图像目标检测的滑窗法虽然简单易于理解，但随目标大小而变化的窗口对图像进行从左 至右、从上至下的全局搜索导致效率低下。
为了在滑动窗口检测器的基础上提高搜索速度，选择性搜索方法（selective search method）孕育而出，基于这一想法采用子区域合并的方式进行候选区域的提取 从而确定目标。
目标检测和人脸检测
这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。语义对象可以分类成类，如人脸、汽车、建筑物或猫。人脸检测 - 一种用于许多应用的目标检测，包括数字相机的生物识别和自动对焦功能。算法检测和验证面部特征的存在。例如，眼睛在灰度图像中显示为谷地。医学影像 - 从医学影像中提取临床相关信息。例如，放射学家可以使用机器学习来增强分析，通过将图像分割成不同的器官、组织类型或疾病症状。这可以减少运行诊断测试所需的时间。随着技术的普及，各家企业的框架逐渐成熟化，图像分割技术的门槛会越来越低。但是由于实际业务的不断丰富和深入，开源框架和工具也已经无法直接满足实际生产和业务需求。
那么为了让大家更好地掌握 图像分类和分割 ，现邀请到人工智能实战专家的唐宇迪博士，专为深度学习的同学开设了图像目标检测算法训练营【实战篇】
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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。我们本次请到了计算机博士，人工智能专家，为大家讲述这门课程。
唐宇迪老师，专注机器学习与计算机视觉领域，在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验。
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。
上课时间：8月10日-8月11日，20:00-22:30
课程服务：录播+直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置
神经网络模型细节知识点分析.
神经网络模型整体架构解读.
计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
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卷积神经网络整体架构及其参数设计.
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.
检测模型优化与改进细节分析.
注：本次训练营会有PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在8月11日
统一发给到课的同学。
你可以用于课后自查、复习巩固，甚至复用于日后的业务，方便高效！
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