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
合作伙伴與授權機構
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總部李老師
