目标检测是计算机视觉和图像处理领域的基本任务之一，广泛应用于机器人导航、智能交通系统、智能视频监控、自动化监测、工业检测、航空航天等领域；目标检测是近年来理论和应用的研究热点，因为它是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、姿态识别、语义分割等任务起着至关重要的作用。以视频监控为例，由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性，同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性，会给目标检测结果带来一定影响，而其结果会直接影响后续的任务如跟踪、动作识别和行为描述等的效果。基于此，目标检测本身是一项具有挑战的项目，在精度优化方面也有较大的潜力和提升空间。
近些年随着深度学习技术的高速发展，目标检测算法也从基于手工标注特征的传统方式转向基于深度神经网络的检测技术。在深度学习网络这块，从R-CNN、到 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO等，再到Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从two stage到one stage，涌现出许多好的算法技术，这些算法在具体的应用案例上均能体现出模型的优势，从而在效果和效率等各方面取得平衡。
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李翔：检测技术与自动化装置硕士学位。具有6年视觉图像项目经验。某创业公司技术合伙人、研发总监、机器视觉专家。擅长技术领域：机器视觉、人机交互、视觉类的深度学习领域。
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- 在此过程中，老师更会为大家带来，算法工程师的工作日常
，在真实业务场景中，依据需求如何拆解目标，并结合业务场景、算力、模型效果等各方面选择数据处理方法、模型搭建和调优等。
李翔：检测技术与自动化装置硕士学位。具有6年视觉图像项目经验。某创业公司技术合伙人、研发总监、机器视觉专家。擅长技术领域：机器视觉、人机交互、视觉类的深度学习领域。
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