距离高效率学习CV算法我还有多远的距离？

AI如何像人眼一样，识别真实世界中较为复杂的图像内容，甚至是高于人眼的识别力，从而可以在办公室、野外等各种复杂环境中代替人眼工作，是人工智能不断探索的一项关键技术。

目标检测作为CV的一大任务之一，其对于图片的理解也发挥着重要的作用，要在图片中将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤：

1、分类，识别物体是什么：

2、定位，找出物体在哪里：

除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测：

由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置，所以这个问题并不是那么容易解决，目标检测也成为了一个比较复杂的问题。为了解决这一问题，在这一领域中先后研究出了很多种方法，但是多半效率很低、过于耗时。那有没有高效的目标检测方法呢？

于是，一些用于目标检测的常见模型架构横空出世：

R-CNN
Fast R-CNN
Faster R-CNN
……

目标检测的流程变得越来越精简、精度越来越高、速度也越来越快。

如何深入了解目标检测，掌握模型框架的基本操作？别急，今天，给大家推荐一份由开课吧提供赞助的《RCNN全家桶》资料包，满足你在学习目标检测的过程中必备需求，这个资料是你最好的选择。本号主为大家争取到了免费名额（前150名，还可以获得开课吧相关付费课程的报名优惠资格）。

01资深学术论文，提高学习能力

这些论文是由老师尽心挑选的，非常适合准备深入了解目标检测领域的同学，以下是学术论文展示：

02 论文配套源码助力模型应用

源码一：《fast-rcnn-master》fast-rcnn论文对应源码

源码二：《A Simple and Fast Implementation of Faster R-CNN》faster r-cnn 用pytorch复现论文代码

源码三：《tf-faster-rcnn》faster r-cnn 用tensorflow复现论文代码

以上三大源码，可以帮助大家在深入学习目标检测的同时，可以进行项目实战，提升自己的理论实践能力。

学习收获：

掌握目标检测领域核心理论知识
提升理论实践能力，独立完成项目实战
提高独立思考和解决项目中解决问题的能力

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