課程目標:
1、使學員深入理解目標檢測開發流程:
準備數據-->選擇算法-->訓練-->評估-->部署。
2、使學員深入理解常用的經典目標檢測算法:
(1)單階段算法YOLO系列:YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、SSD、RetinaNet
(2)兩階段算法RCNN系列:RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、CascadeRCNN、LibraRCNN
(3)了解AnchorFree算法:CornetNet、CornetNet-Lite、CenterNet、FCOS、TTFNet
3、通過實戰演練,可以讓學員動手在一個小的數據集上完成整個流程,并通過調參提高檢測效果。
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課程大綱:
第一節:目標檢測介紹
(1)Demo演示
(2)目標檢測介紹
(3)目標檢測方法綜述
(4)常見術語:BBOX、IOU、mAP、NMS
(5)常見數據格式介紹:VOC、COCO
第二節:兩階段算法
(1)傳統算法介紹
(2)RCNN系列
RCNN->SPPNet->FastRCNN->FasterRCNN
(3)FasterRCNN模塊詳解
詳細介紹RPN+RoIAlign/RoIPooling
第三節:單階段算法
(1)YOLOv1
(2)YOLOv3
(3)SSD
第四節:實戰演練
(1)數據集介紹
(2)環境介紹
(3)實戰演練
(4)如何提升效