我爱计算机视觉 13小时前
从YOLOv5到YOLO11!改进有多大?
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本文推荐了一门针对YOLO目标检测算法的实战课程,旨在帮助学习者掌握YOLO系列算法,提升计算机视觉技能。课程涵盖YOLO算法原理、发展历程、版本分析与应用,以及检测模型优化等内容。通过实战案例和项目,学员可以深入理解目标检测的核心知识,并将其应用于实际业务和求职中。课程强调YOLO算法的重要性,以及在职业发展中的关键作用。

🚀 YOLO算法是目标检测领域的核心,YOLO系列算法因其速度快、应用广泛而备受关注,是计算机视觉工程师必备技能。

👨‍🏫 课程由经验丰富的导师授课,涵盖深度学习基础、CNN卷积神经网络、YOLO系列算法解读与实战,以及模型优化与改进等内容,帮助学员全面掌握目标检测知识。

💡 课程提供实战案例和应用项目,覆盖200+案例和30+应用场景,旨在帮助学员将理论知识应用于实践,快速提升技能。

💰 课程提供限时优惠,学员可以通过参与直播打卡获得全额返学费的机会,性价比高。

📈 课程强调YOLO算法在职业发展中的重要性,帮助学员提升就业竞争力,实现职业目标。

2025-06-17 14:42 江苏

在目标检测领域,YOLO(You Only Look Once)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!


主讲导师:唐老师

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18日-6月19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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