限时特价9.9元! RFBNet目标检测直播课!

目标检测是计算机视觉和图像处理领域的基本任务之一 ,广泛应用于 机器人导航、智能交通系统、智能视频监控、自动化监测、工业检测、航空航天 等领域; 目标检测是近年来理论和应用的研究热点,因为它是智能监控系统的核心部分,同时目标检测也是身份识别领域的一个基础性的算法,对后续的 人脸识别、姿态识别、语义分割等任务 起着至关重要的作用。 以视频监控为例,由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性,同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性,会给目标检测结果带来一定影响,而其结果会直接影响后续的任务如跟踪、动作识别和行为描述等的效果。

目标检测器依赖于非常深的CNN主干网络,例如ResNet-101和Inception,优点是它们具有强大的特征表现能力,但是耗时严重。相反地,一些基于轻量级模型的检测器满足实时处理,但是精度是诟病。

RFBNet的研究主要想利用一些技巧从而使轻量级模型达到速度和精度并举的检测器。灵感来自人类视觉的感受野结构Receptive Fields (RFs) ,提出了新奇的RF block(RFB)模块,来验证感受野尺寸和方向性的对提高有鉴别鲁棒特征的关系。RFBNet则是以主干网络(backbone)为VGG16的SSD来构建的。从结果来看RFBNet具备同非常深的主干网络检测器的精度,同时也保持了实时性。

RFB如此之优秀,我们是不是开始摩拳擦掌跃跃欲试了?

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福利来啦

下面小编就为大家带来 限时9.9 的项目实战直播课,带你用RFBNet实现目标检测!

本次集训营原价 199 ,现在限时特价只要 9.9 名额有限,仅限 100 名哦!

本节集训营老师会给大家详细介绍如何利用RFBNet来实现目标检测,使其在保持实时性同时,具备较深的主干网络精度。

通过本次实战项目您将获得

1、理解和熟悉RFBnet的网络结构和思想

2、使用空洞卷积: 在kernel有效增大感受野的同时不增加模型参数量

3、引入inception的非对称结构和引入残差网络(ResNet)的short cut思想,以获得更好的检测效果

4、代码讲解RFBnet实现目标检测,并考虑在网络层面做优

讲师介绍

李翔老师

检测技术与自动化装置硕士学位。

具有6年视觉图像项目经验。

某创业公司 技术合伙人、研发总监、机器视觉专家

擅长技术领域:机器视觉、人机交互、视觉类的深度学习领域。

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此次集训营经过学院导师的长时间打磨,多次开会讨论后,课程打破了传统的教学方式,主要以线上的教学模式,通过精细划分的课程,解决学员难理解的问题,更有直播互动,学员可以向老师进行提问,及时有效解决学员疑问,通过实战的项目让学员理解更深刻!

天学网人工智能学院开办的“深度学习”公开集训营,迄今已举办了十八期,累计有数千名学员参与。每期报名人数爆满,得到学员的认可和好评。集训营每期选择不同项目,由老师带着学员动手完整实现。

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适用人群

对AI感兴趣的在校生或者在职人员

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上课方式

线上直播课+互动(录播可回放)

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上课时间

2019年12月19日晚上8点准时开课

参加我们以往课程的学员对我们课程和老师也是好评如潮,老师认真教学,带领大家从理论到代码的实现! 做到让每个学员都学会同时并真正的能应用到实际项目中!

下面我们一起看看看学员的评价吧!

学生们表示李翔老师讲课很不错,期待老师更多的课程!

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与之前期期爆满的集训营相同:头脑风暴、课题讨论、实战训练、与一线 AI 工程师互动交流,百度导师一对一亲授经验,这些都是本次集训营的经典项目。你还有机会和北邮、北航、北理、中科院、北交、北林、北科等高校的数百名AI学习者成为同学,共同成长!

当然还不止这些,天学网人工智能学院,在以往的集训营中每次人数爆满,每次都会挑选不同的项目进行实战,线上教学,更有项目 实战的录播视频 ,供学员观看,每一期的项目实战集训营后期都会有答疑群,老师在线解答!

下面我们一起看一下以往实战项目,总有一个能帮到你!

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