YOLO是什么？
这是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。 与RCNN算法不同，采用不同的方法处理目标检测。
YOLO算法的最大优点就是速度极快每秒可以处理45帧，还可以理解一般的对象表示。
从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习不可避免，目标检测的核心是YOLO。 YOLO系列也一直在发展，其学习迫在眉睫。
3358 www.Sina.com/http://www.Sina.com/yolo一直是广泛应用的主流算法之一，是月薪30K以上工程师的标准技能，也是技术和求职风格。 因此，在建立和深入了解检测模型后，一定能走很远的就业道路。
那么，从职业发展来看
其实，YOLO也不是很难学习。 为了更好地学习电脑视觉中的这个要领，我推荐【三天训练营】。：
该训练营目前只可申请YOLO应该如何学习？如何吃透 YOLO 必备知识要点？如何把握检测类算法的设计思路？如何找到目标检测模型速度与精度的最优结合？在业务和面试中怎样脱颖而出？学习，本公众号同学亦可申请前阿里巴巴算法专家带你从深度学习到YOLO系列。正确快速学习到专业知识。【AI学习大礼包】。
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首先，这次训练所说明了YOLO算法的原理。 很难在市场上找到这样的课程。
元要成为优秀的CV工程师，YOLO是你必须具备的技能。 这次训练营从YOLO算法的原理入手，让大家了解YOLO的整个发展过程。 只有学习算法的基础逻辑，才能更好地构建上层建筑。
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接下来，这次训练营将介绍Anchor的机制。
在深度学习“一统江湖”下的目标检测算法中，很大程度上依赖于Anchor机制。文末查看资料详情学习Anchor机制。
01 为什么值得学？
一
此外，我将带您分析源代码。
YOLO一直在发展，讲解YOLO算法对小目标的检测效果明显提高。 此次训练营将对YOLOv3的核心点进行源代码分析。 而且从YOLO到YOLO v2、YOLO v3，各种代码的详细情况都有深入的说明。
目标检测是计算机视觉的基本任务
好的课程不仅从知识的维度全面思考，还有一个是讲师。 这次，我们请了前阿里巴巴算法专家讲述了这个课程。
/p>二可老师，是硅谷海归，毕业于美国佛罗里达大学计算机科学系，曾参与和领导多项大型计算机视觉项目，专注计算机视觉7年实践，在人工智能、计算机视觉领域发表多篇论文与专利。
他的授课经验十分丰富，个人实战能力强，跟着名师学习，你将会收获颇多。
03 三天深度讲解
三天时间，让你学到深度学习到YOLO系列。
第一天 讲述YOLO 算法的发展历程
One stage检测算法的设计思路
YOLO 算法流程解析
YOLO v2 ：讲透Anchor 机制
第二天 精讲YOLO v2 算法与背后的原理
YOLO v2：Loss Function与Anchor的结合
代码实战与损失函数实现细节：Anchor，Predicted Bbox与Ground Truth
第三天 深入讲解YOLO v3 的代码细节
YOLO v3：多尺度，Anchor与不同size物体的检测
源码剖析-网络构建
04 三天你将学到
三天时间二可老师将带你学到：
YOLO算法的原理
Anchor机制
YOLO核心模块的代码实现
用YOLO实现自己的目标检测模型
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