2019年3月27日 （周三）晚上 20:00，由张士峰给大家带来一次公开课，公开课题目为：基于深度学习的物体检测算法对比探索
张士峰，中科院自动化所2015级直博，导师李子青研究员，研究方向为基于深度学习的物体检测，主要包括通用物体检测、人脸检测、行人检测。目前已发表论文16篇，其中第一作者论文11篇，包括3篇CVPR、IJCV、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI等。在投论文7篇，在审专利4项，获CCF-CV学术新锐奖、百度奖学金、国家奖学金、唐立新奖学金、必和必拓奖学金、攀登一等奖学金、三好学生、国际人脸检测竞赛季军、最佳学生论文等荣誉。
目前基于深度学习的通用物体检测算法大致可以分为两类：一步法检测器和二步法检测器。一步法检测器有较高的检测速度，但检测精度不如二步法检测器。而二步法检测有较高的检测精度，但检测效率不如一步法检测器。为了使得一步法检测器获得二步法检测器的检测精度，同时保持较高的检测效率，我们对一步法和二步法检测器进行了一系列探索，提出了RefineDet、SRN、ISRN等系列算法。此次分享将概括地介绍物体检测算法，以及我们自己一系列相关的工作。
此次分享采用斗鱼直播，长按下图，识别图中二维码，关注“泡泡机器人SLAM”（ID：paopaorobot_slam）公众号，回复 "公开课" 获取直播链接，提前关注直播间，我们将在下午20:00开始直播，欢迎大家参加分享！
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