可以看到地铁站、写字楼等入口处都会有“AI目标检测设备”助力强化防疫措施，可快速识别人类是否正确佩戴口罩、锁定人脸以供传感器测试人类体温等功能。
目标检测（ObjctDtction）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。
但由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：
分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。
定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。
检测-Dtction：解决“是什么？在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。
分割-Sgmntation：分为实例的分割（Instanc-lvl）和场景分割（Scn-lvl），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。
当前基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：
1.Twostag目标检测算法：R-CNN、SPP-Nt、FastR-CNN、FastrR-CNN和R-FCN等。
2.Onstag目标检测算法：OvrFat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RtinaNt等。
而且随着深度学习的飞速发展和硬件技术的飞跃，CV创业公司最近两年更是扎堆出现。
疫情过后各大企业也加大CV相关岗位人才招聘，刚看了某招聘网站，CV岗位平均月薪已达到3w，年薪36w。（而这还不包括年终奖和项目分红）
（来源于某招聘网站）
这段时间，有很多读者问我目标检测的相关问题，其实我个人对目标检测也很感兴趣，而对于市面上一些目标检测的相关课程，我也研究了一段时日。
光找学习资料就颇费功夫，仅仅只是在自学过程中就会遇到各种难题：原理理解不透彻，公式看不懂，推导艰难；
努力看懂了算法，却不知道应该在什么场景使用；
跑开源代码遇到问题，找不到解决方案，一个人抓耳挠腮；
解决方案在实测中得出的结果与预期差距很大，哪里出了问题，始终查不出来。
......
在对比了几家机构的课程后，我最终选则七月在线的课程，如果你正想要学习CV，同时又缺少项目实战经验，那么一定要学习下这门课，课程内容详细讲解了从CV基础到目标检测实战。
最重要的是全套课程才卖9.9元，学会些理论和实战经验还是很值得的！
课程从CV基础理论讲解开始，进而到CNN卷积神经网络理论讲解及实践调参技巧，实践涉及图搜索技术、车辆重识别、目标检测及图像分割等内容。
大家先看一下本期课程的大纲，满满的干货，真正做到帮助0基础的同学高效学习，快速掌握每一个知识点。
两大课程特色：
CV方向全覆盖
图像分类、目标检测、图像分割等，确保学员打好计算机视觉领域基础。
理论结合实战
项目实战和理论结合，每节课后配套实战代码，随学随练、快速掌握。
共6大实战项目
课程包括完善的++服务，确保每一位小伙伴都能愉快的学习知识。
课件代码一应俱全
细致的讲解，不光有理论，代码及实践也一定要讲透彻！
通过全套的视频讲解，帮你在脑海中搭建模型的基本框架，让你彻底搞懂每一个知识点，从而提高你写代码的速度。
（部分课件截图）
（部分代码截图）
阶段考试作业
每期课程学习后均有老师精心准备阶段考试，帮你从考试中理解以及加深所学知识，同时班主任会进行课后跟踪服务，解决你的拖延症，考试成绩优异还可额外获得福利。
除此之外：
大家学习中有任何问题都可以在群内提问，12小时内保证解决问题！不怕学不会，老师全程跟踪辅导、答疑，班主任督促学习，群内学员一起学习！
免费积累行业、人脉和经验。有什么比一边学习一边认识到各行各业的同学更开心的事呢？上课时，是同学；下课了，这些全是你的人脉！
课程进行四分之三时，还会邀请行业大咖进行免费直播公开课！
两大博士联合授课
通过本期课程，相信你一定会有以下收获！
1.神经网络基础知识(线性分类器、反向传播、激活函数、损失函数、正则化等)与网络调参技巧；
2.卷积神经网络理论基础(经典网络、结构、参数计算、局部连接、参数共享等)及分类项目实战；
3.图像搜索理论基础：基于内容的图像搜索CBIR、视觉单词BOVW、SIFT特征提取、KDTr及局部感知哈希等；
4.车辆图像搜索及重识别算法讲解：PCA降维、三元组损失、训练调参技巧及车辆搜索实战；
5.深度学习目标检测任务讲解：OnStag代表RCNN系列及TwoStag代表YOLO系列/SSD等算法；
6.图像语音分割理论：全卷机网络FCN算法、空洞卷积、Encodr-Dcodr思想及图像分割实战；
学员好评如潮
作为一个有理想的程序员，若是不懂人工智能领域中CV目标检测这门超热的技术，是不是会有一种被时代落下的感觉呢？
好啦，看到这里估计大家已经迫不及待去抢购了，原价.9元的课程，今天大家可以使用优惠券按9.9元购买！
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