【直播课】6小时教你熟知Anchor free理论基础，掌握项目实战技巧
前言
目標檢測是計算機視覺和數字圖像處理的一個熱門方向，廣泛應用于機器人導航、智能視頻監控、工業檢測、航空航天等諸多領域，通過計算機視覺減少對人力資本的消耗，具有重要的現實意義。因此，目標檢測也就成為了近年來理論和應用的研究熱點，它是圖像處理和計算機視覺學科的重要分支，也是智能監控系統的核心部分，同時目標檢測也是泛身份識別領域的一個基礎性的算法，對后續的人臉識別、步態識別、人群計數、實例分割等任務起著至關重要的作用。
為了幫助初學者深入學習目標檢測相關知識，有三AI推出了《深度學習之目標檢測》系列直播課程，已完成《深度學習之目標檢測-經典理論篇》及《深度學習之目標檢測-經典實踐篇》課程內容，已完成課程內容課程圖與詳細介紹可閱讀：
【視頻課】一課掌握目標檢測核心理論與實戰技巧
本周繼續推出《深度學習之目標檢測-Anchor free篇》讓你以最短的時間掌握Anchor free理論及項目實踐技巧并進行代碼實踐。
課程介紹
本周課程大綱主要包含目標檢測中Anchor free思想的相關理論知識與實踐，內容包含DenseBox、CornerNet、CenterNet等經典Anchor free算法的理論講解以及印刷電路板瑕疵檢測項目實踐等，在課程中老師會使用通俗易懂的語言幫助大家理解涉及的知識點及原理。
課程大綱
本次課程配以“基于Pytorch的CenterNet網絡實戰”項目。
印刷電路班瑕疵檢測實戰效果圖
課程具體安排如下：
深度學習之目標檢測-Anchor free篇
_ | 時間 | 章節 |
_ | 2021.05.22 周六 | Anchor理論講解 |
_ | 第1節 第2節 第3節 第4節 | anchor free引入 DenseBox算法詳解 CornerNet算法詳解 CenterNet算法詳解 |
_ | CenterNet網絡實戰 | |
第1節 第2節 第3節 第4節 | 原理回顧 數據集介紹 前向推理代碼詳解 訓練過程代碼詳解 |
講師介紹
費子昂，東北大學軟件學院碩士，主要研究目標檢測和圖形圖像方向，于CSDN撰寫相關技術博客數十篇，參與智慧鐵路入侵檢測、智慧消防等計算機視覺類實際項目。曾在騰訊實習，拿下抖音offer，擔任有三AI目標檢測視頻課作者。
費用以及報名方式
訂閱本課程的方法有2個：
其一：一次性訂閱目標檢測課程專欄，累計超過20小時的理論+實踐課程，訂閱方式如下：
請注意，當前目標檢測課程價格為199，隨著本次直播結束，將進行漲價。
其二：有三AI-CV春夏季劃組可以免費收聽所有目標檢測相關的課程，春夏季劃組介紹如下：
【CV春季劃】2021年有三AI-CV春季劃出爐，最后一屆言有三手把手從零帶學
【CV夏季劃】告別入門，提升眼界，從掌握最有價值的那些CV方向開始
關于課程有任何問題可以添加“有三AI小助手”微信號咨詢，入相關技術群交流討論，微信號為Alice-girll，微信二維碼如下：
同時歡迎在深度學習領域有沉淀積累的同學加入有三AI生態，讓更多人受益！
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【直播课】6小时教你熟知Anchor free理论基础，掌握项目实战技巧的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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