基于锚框与无需锚框的通用物体检测算法

物体检测通常是指在图像中检测出物体出现的位置及对应的类别，是计算机视觉的根本问题，也是最基础的问题。它广泛应用于日常生活中，如浏览器的拍照识图、自动驾驶行人车辆检测、道路目标检测（人行道检测）及图像分类等。

在三维视觉领域，检测也是必备基础，如在做人脸的重建，也离不开检测框，不然无法ROI重建；相机标定也离不开直线检测，检测对求消失点和2D-3D直线匹配也十分重要。

但很多伙伴在学习过程中，遇到很多难题，如：在初步理解方法思路之后，很难高效调试代码并复现作者结果，同时也很难找到获取解答的途径。

基于此，深蓝学院联合中科院自动化所模式识别国家重点实验室张士峰博士推出『基于深度学习的物体检测』课程，以模型演化时间轴为主线，剖析极具代表性的物体检测算法的核心思想与基本原理，并结合相关代码讲解具体的实现细节，让大家透彻理解物体检测的主流算法，提升解决实际问题的能力。

讲师介绍

课程大纲

实践项目

学后收获

1. 掌握基于锚框的通用物体检测算法：多阶段法Faster R-CNN及其衍生算法、单阶段算法SSD和RetinaNet；

2. 掌握无需锚框的通用物体检测算法：关键点法CornetNet和中心域法FCOS；

3. 掌握人脸检测传统算法Viola-Jones，基于深度学习的算法Cascade CNN（早期）、FaceBoxes、SFDet、RetinaFace；

4. 掌握行人检测的传统算法DPM，基于深度学习的算法RPN+BF（早期）、RepLoss、OR-CNN和JoinDet；

5. 具备单步调试算法代码并排查算法问题的能力；

还能收获

1. 优质的学习圈子

伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。

2. 企业认可的证书

学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。

课程服务

1. 三师助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

2. 定期班会

助教1v1批改作业，并在班会中进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

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