YOLO 是一種快速緊湊的開源對象檢測模型，與其它網絡相比，同等尺寸下性能更強，并且具有很不錯的穩定性，是第一個可以預測對象的類别和邊界框的端對端神經網絡。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，從YOLO V1一直到”V5“，憑借着不斷的創新和完善，一直被計算機視覺工程師作為對象檢測的首選架構之一。
YOLO v5 模型的頭部與之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。
- 它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）
- 它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）
- 它在同一任務上大緻與 YOLOv4 一樣準确（0.895 mAP vs 0.892 mAP）
其性能與YOLO V4不相伯仲，是現今最先進的對象檢測技術之一，并在推理速度上是目前最強。
為了讓大家對計算機視覺中的這一要領學習的更好，給大家推薦一門【深度學習缺陷檢測實戰】，由人工智能實戰專家的唐宇迪博士帶你從深度學習到YOLO系列版本分析與應用。
下面是本次課程的内容節選，唐老師将會分享從基礎神經網絡開始，逐漸過渡YOLO的整個發展曆程。掌握算法的底層邏輯，你才能更好的建構上層建築。
内容僅截選部分，在【深度學習缺陷檢測實戰訓練營】中 , 将會結合源碼與真實資料集展開項目實戰，全方位讀缺陷檢測項目與科研流程。
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從理論基礎到核心原理
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01 課程内容
兩天時間，讓你掌握深度學習到YOLO系列。
上課時間：7月13日-14日，每晚20:00-22:30
課程服務：錄播＋直播授課+講師答疑+課堂筆記+作業布置
Day1：深度學習必備核心算法通俗解讀
- 神經網絡模型細節知識點分析.
- 神經網絡模型整體架構解讀.
- 計算機視覺核心模型-卷積神經網絡.
- 卷積神經網絡整體架構及其參數設計.
Day2：深度學習缺陷檢測實戰
- 缺陷資料标注與資料集建構.
- YOLOV5模型訓練全流程解讀.
- 基于注意力機制的可變形DETR缺陷檢測模型.
- 如何快速進行論文實驗分析與模闆化模組化.
注：本次訓練營會有PPT課件、課堂筆記。
PPT課件、課堂筆記會在7月14日統一發給完成全部作業且2天都到課的同學。
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02 兩天你将收獲
開放全部代碼，課後複用友善高效
對于課程中涉及到的全部代碼，我們将免費開放！
你可以用于課後自查、複習鞏固，甚至複用于日後的業務，友善高效！
講師帶練，伴随式程式設計環境
你将獲得伴随式的程式設計環境、講師帶練、運用科學的方法引導，幫你消化疑難知識點
同時還有@唐宇迪老師将會分享 , 一線熱門技術和行業經驗，衆多學員親測有效的一套技術提升方案，幫你擺脫迷茫，明确成長方向！
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