它来了，它来了，最强目标检测算法yolo v4，它真的来了！！！ -凯发ag旗舰厅登录网址下载

yolo 之父 joseph redmon 宣布退出计算机视觉领域，此事引发了极大的热议，其中一个悬念就是：我们还能等到 yolo v4 吗？

现在，这一目标检测神器出现了新的接棒者！yolo 的官方 github 账号更新了 yolo v4 的arxiv 链接与开源代码链接。

yolo模型为何如此备受瞩目？

要知道，yolov3是现在应用最广的主流算法之一，也是月薪30k以上的工程师标配技能。在计算机视觉领域，yolo v3一直横扫武林，优势也持续领跑目标检测算法：

 

1、快速,pipline简单

yolo 的速度非常快，比 r-cnn 快 1000 倍，比 fast r-cnn 快 100 倍。 同时，yolov3-608 检测准确率比 dssd 更高，接近 fpn，但是检测时间却只用了后面两者的三分之一不到。 

2、小物体识别提升显著

在yolo v3之前， yolo不擅长检测小物体是出了名的，也成为了很多人对它望而却步的原因。对比 yolov2 ，在小物体的识别，它的提高非常明显。

3、通用性强

yolo对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于dpm和rcnn系列检测方法。

从职业发展来看：yolo v3一直是技术和求职风向标，因此能够搭建检测模型，并且能够深刻理解它的同学，学会这波铁定不亏！

关于吃不透 yolo v3 核心模块？怎样在实战中搭建起自己的检测模型？在业务和面试中怎样脱颖而出？yolo v4的未来发展趋势如何？等等这些问题。

对以上这些问题没有头绪的小伙伴，推荐大家参加一下免费学习《yolo 专题实战训练营》，相信可以帮助大家在这些问题上有进一步的提升。

 

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还有多重福利包

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福利2：赠送《动手学深度学习》 （仅限12名）

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讲师是谁？

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本期讲师朱老师，有近20年算法研究经验，主导超过100个大型商业项目。

多年授课经验，是一位既有技术深度又精通授课的大咖导师。在yolo v3 的学习和面试上走的弯路和遇到的各种坑，他也都清楚。

训练营里都有啥？

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为期 4 天的《yolo 专题实战训练营》，带你吃透 yolov3 核心模块，在实战中搭建起自己的检测模型，在业务和面试中都游刃有余，聚焦 yolo v3 实战训练。

课程大纲

课程特色有哪些？

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（1）yolov3 算法原理精讲

 目标检测是计算机视觉的基本任务，从图像中定位出物体，并给出其具体的类别。从 yolov3 的算法原理入门，可以更好地掌握底层逻辑。

（2）源码剖析-讲透 anchor 机制 

在深度学习“一统江湖”下的目标检测算法，大量依赖于 anchor 机制。简单来说，即在图像上设置巨量的先验框，学习怎么变换它们来定位和分类物体。这一讲，我们将源码级别剖析 anchor 机制。

（3）源码剖析-要点深入理解 

yolo一直在发展，相比1和2，yolov3 的改进包括多尺度目标检测、darknet-53、类别预测、采用特征金字塔等等。yolov3 在多个尺度的融合特征图上分别独立做检测，对小目标的检测效果提升明显。这一讲我们将针对 yolov3 的 5 大核心点进行源码剖析，还会带你实战使用 yolo 训练自己的检测模型。

（4）知识串讲 yolov4延伸拓展

作为工业界常用的目标检测算法，yolov3是2018年发表的。yolov4重磅发布，五大改进，二十多项技巧实验，堪称最强目标检测万花筒。这一讲，让我们一起走进yolov4，探索目前最前沿的技术吧！

适合谁学？ 

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如果你是以上人群，那么这次训练营十分适合你。

训练营从 yolo v3入手，以 核心模型为重点，来掌握目标检测算法，助力你深耕前沿技术，实现业务增长和自我成长。

为什么启动《yolo专题实战训练营》？

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【训练营】虽然只有4天，但团队付出的运营成本远比一次直播多得多。而且打卡满四天就返学费，只是想通过这次机会让大家感受到后厂理工学院优质的课程内容和周到的服务。

这期我们继续优化课程服务，内容也紧跟潮流讲 yolov3 核心技术点和 yolov4 最新技术点。

训练营能最大程度帮助需求迫切的同学解决实际问题，同时还能一定地避免优质学习资源的浪费，这样的收获对我们而言已经足够！ 

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tips

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本次训练营开课时间（5月18/19/20/24日 每晚20:00-22:00），希望各位同学报名后：

1. 能提前预留好时间，准时参加直播学习；

2.结合自身情况，提前整理好工作或就业中遇到的问题，确保自己能充分利用这次宝贵的答疑时间。 

总结

以上是凯发ag旗舰厅登录网址下载为你收集整理的它来了，它来了，最强目标检测算法yolo v4，它真的来了！！！的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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