目标检测与分割领域的经典算法解读

计算机视觉是人工智能的关键领域之一，是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标追踪、动作识别的性能。传统图像目标检测的滑窗法虽然简单易于理解，但随目标大小而变化的窗口对图像进行从左至右、从上至下的全局搜索导致效率低下。为了在滑动窗口检测器的基础上提高搜索速度，选择性搜索方法（selective search method）孕育而出，基于这一想法采用子区域合并的方式进行候选区域的提取从而确定目标。有助于确定目标之间的关系，以及目标在图像中的上下文。应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如，零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车随着技术的普及，各家企业的框架逐渐成熟化，图像分割技术的门槛会越来越低。但是由于实际业务的不断丰富和深入，开源框架和工具也已经无法直接满足实际生产和业务需求。那么为了让大家更好地掌握图像分割与检测，现邀请到人工智能实战专家的唐宇迪博士，专为深度学习的同学开设了分割与检测算法实战训练营。帮助学习背后根本原理和调试代码程序的方式与思路，提升解决实际问题的能力。

2天搞定图像目标检测算法及实战

从理论基础到核心原理

集中精力各个击破！