基于深度學的物體檢測主流算法
为什么盘算机视觉领域 要做物体检测？從研究角度來看，物體檢測是計算機視覺的基础問題之一，是许多高層視覺任務（如：圖像分類、人臉識別、行人再辨識和目標跟蹤）的基礎。並且，現在國內外许多研究團隊在對物體檢測做深入的研究，近些年物體檢測論文發表數量也呈逐年遞增的趨勢。
从应用角度来看，物体检测已经表广泛应用在我们的日常生活中，如人脸解锁、美颜相机、視頻监控、淘宝拍立淘、百度识图等。
隨著研究的深入以及廣泛的落地應用，许多企業在招聘中對該領域人才要求越來越多，同時對物體檢測技術的要求也越來越高。
面对企业的高要求，应聘者通过不停学习以到达企业需求，从业者不停完善以期自己不会落后。但同伴们在学习中会遇到许多问题，尤其是领域内提出新要领后，在开端理解要领思路之后，很难 调试代码并复现作者结果。遇到问题后也很难找到途径获取解答，陷入研究学习的困境当中。
纵然是有志同道合的小夥伴，但受電腦環境配置等其他因素的影響，解決方案不能做到互通有無。
調試代碼是實現算法的手段，真正需要各人學習的是算法背後的基础原理以及調試代碼法式的方式與思路。
因此，深蓝学院推出了物体检测的专项课程——『基于深度学习的物体检测』，本门课程由中科院自动化所模式识别 重点实验室的张士峰博士主讲，以模型演化时间轴为主线，剖析 代表性的物体检测算法的焦点思想与基本原理，并结合相关代码解说具体的实现细节。
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