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在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）一直是一种突破性算法。自YOLO算法问世以来，它已经演变为许多版本，其中最受欢迎的版本是YOLOv5和YOLOv8。这两个版本都有独特的特点和优势，使它们在各自的领域表现出色。
YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够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，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能在求职道路上越走越远。那么，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？
其实，YOLO也不是很难学。为了让大家对计算机视觉中的这一要领学习的更好，给大家推荐一门【视觉核心项目物体检测实战(YOLOV1-V11系列)】，带你从深度学习到YOLO系列版本分析与应用
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01为什么值得学？
全面讲解目标检测算法
本次训练营全面讲解了目标检测算法。市面上很难找到这样全面的课程。
目标检测是计算机视觉的基本任务，要想成为优秀的CV工程师，YOLO是你必须要掌握的技能。本次训练营将从YOLO算法原理开始讲起，让你了解到YOLO的整个发展历程。掌握算法的底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。
02名师陪你成长！
唐老师：同济大学硕士+华东理工博士
专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验。
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03课程内容
上课时间：6月11日-6月12日，20:00-22:30
课程服务：直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置
Day1：深度学习CNN卷积神经网络算法精讲
目标定位知识点分析.
深度学习如何进行特征提取.
深度学习卷积神经网络讲解.
图像识别常用模块实战解读.
Day2：视觉核心项目物体检测实战(YOLOV1-V11系列)
YOLO物体检测经典算法解读.
最新算法-YOLOV11框架实战.
YOLO系列升级版本分析与应用.
检测模型优化与改进细节分析.
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文末福利
但除了努力之外，我们更应该清楚的知道,哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有一套实用的课程用来跟着学习是非常有必要的。
本课程课程内容是按照互联网大厂公司的架构体系设计的，符合企业以及市场的要求。全程实战源代码讲解，课程通俗易懂，所有算法均给出相应的实战案例及应用项目，内容覆盖200+案例，30+应用场景。课程根据市场需求不断升级。目前已升级10. 0版本。
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