如何攻克目标检测？百度世界冠军团队有话说！-技术圈

计算机视觉最火方向是什么？

当然是目标检测啦！

目标检测，是计算机视觉领域的核心问题之一，近两年全球顶会的相关论文达上百篇，受到越来越多的人关注。无论是做人脸识别、自动驾驶、文字检测、人机交互，都离不开目标检测这一大基石。

随着精准度的逐年提升，目标检测技术的落地愈发成熟，已被广泛应用于工业、交通、遥感、医疗、娱乐等各个领域！

百度作为「中国AI头雁」在目标检测算法研究、产业实践、工业落地方面，积累了丰富的经验！

2020年7月，百度PaddleDetection研发团队探索并开源了工业级目标检测模型PP-YOLO，精度及预测速度优于YOLOv4，处于业界领先行列！

2020年8月，百度视觉团队在国际视觉领域顶级赛事ECCV 2020中表现优异，拿下目标检测领域Tiny Object Detection和COCO的“双料冠军”！

为帮助更多开发者深入理解目标检测这一领域，百度视觉团队与PaddleDetection研发团队强强联合，结合多年实战经验，亲自授课，9月21日起，带领大家专项攻克目标检测！

1. 课程优秀学员有机会入职百度

2. 结业邮寄纸质版结业证书

3. 与百度资深研发全程深入交流

4. 开源生态贡献卓越者，优先晋级成为PPDE（飞桨技术专家）

5. 免费提供在线直播课+作业批改+社群答疑

提供AI Studio在线实训平台，免费Tesla V100 GPU算力卡支持大家学习。百度承担所有课程与算力费用，平均6999元/人，不向学员收取任何费用

课程大纲

目标检测任务综述

1. 目标检测发展历程、重要基本概念（bbox、nms、IOU、mAP）

2. 数据集格式介绍

3. PaddleDetection整体介绍和使用

【实战】路标检测

RCNN系列目标检测算法详解

1. RCNN系列模型概览

2. FasterRCNN模块的详解

3. PaddleDetection训练RCNN模型

RCNN系列算法优化策略与案例

1. FPN详解

2. CasacdeRCNN详解

3. 两阶段模型速度和精度的优化

4. 工业质检案例

【实战】基于RCNN工业质检缺陷检测

YOLO系列目标检测算法详解

1. YOLO系列概览

2. YOLOv3模块的详解

3. 训练YOLO模型

PP-YOLO优化策略与案例分享

1. PP-YOLO详解

2. YOLO模型速度和精度的优化

3. 电力巡检案例

【实战】PP-YOLO工业质检缺陷检测

AnchorFree系列算法介绍和实践

1. AnchorFree系列概览

2. FCOS详解

3. CornetNet/TTF-Net详解

【实战】AnchorFree工业质检缺陷检测

世界冠军手把手带打顶会比赛

1. 发布2020年CVPR最新赛题

2. 世界冠军分享2019比赛秘籍

【实战】商业超市密集商品检测

（密集物体检测）

讲师介绍

青青老师：百度资深研发工程师

百度资深研发工程师

负责飞桨视觉方向，多年从事飞桨框架、视觉算法研发，从0到1参与了飞桨的系统及视觉模型库研发，负责了飞桨分类、分割、目标检测、生成等模型研发，及模型压缩工具的研发，有丰富的系统优化经验及视觉算法应用经验。

鹏鹏老师：百度资深研发工程师

百度资深研发工程师

服务器端PP-YOLO模型主要作者，PaddleDetection目标检测库核心研发骨干，对YOLO系列模型的原理和优化有深入的理解和研究，开发和发布的多种服务器端和移动端的YOLOv3模型，在精度和速度上均达到业界前列。

冠冠老师：百度高级研发工程师

百度高级研发工程师

飞桨目标检测套件PaddleDetection核心研发骨干，从0到1打造了飞桨目标检测端到端的开发套件，开发的检测模型效果达到业界前列，具有多年目标检测方向的算法积累和实战经验，对目标检测领域有着深入的理解。

学习激励

担心无法坚持学习？别担心，成长的路上需要鼓励。

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