YOLO界再起波澜，自动驾驶最强新生代目标检测器！

YOLO系列模型自2015年推出以来， 8年时间迭代了11版，证明其领域研究还有极大的改进创新空间。 作为目标检测领域的经典模型， YOLO最近又出现了新的变种工作： Mamba YOLO。

别说YOLO卷不动了！魔改一波照样发了AAAI！ Mamba YOLO作为目前最强目标检测器，是视觉多模态极具前景的研究课题。 为了让大家掌握YOLO系列以及Mamba YOLO ，研梦非凡精心研发 《速通最强目标检测!11节课大合集》 ，包括前沿论文精讲和代码演示，已有5000+人观看！11节课让你迅速上手目标检测，活学活用！ 第11节课将于12月26日晚直播，快来直播间和老师互动答疑解惑！ （下滑了解获取2024最新高分目标检测书籍方法）

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课程大纲

第一课 深度学习目标检测十年

1. 近十年目标检测发展脉络(重点)

• 两阶段、单阶段、Anchor Free目标检测算法

2. 单阶段与双阶段目标检测(重点)

• 单阶段:以YOLOv8为例
• 双阶段:以FasterR-CNN为例

3. Transformer目标检测

• VIT、DETR架构分析

4. 目标检测与图像分割

• Unet、MaskRcnn架构分析

5. 损失函数详解

• 分类、定位损失公式讲解

第二课 开放词汇目标检测

1. 开放词汇目标检测和开集目标检测传统目标检测算法及不足开放词汇目标检测(OVOD)

• 开集目标检测(OSOD)

2. YOLO-World简介-YOLO-World主要贡献、网络结构
3. YOLO-World算法原理(重点)

• YOLO Detector
• Text Encoder、RepVL-PAN

4. 实验分析
5. YOLO-World代码讲解(重点)

• 开源代码实战演示

第三课 3D点云目标检测

1. 点云目标检测

• 点云基本概念、特性、热门应用等

2. PillarNext(CVPR'23)点云3D目标检测网络再思考

• 基于PillarNet改进的主要贡献等3. VoxelNext (CVPR'23)面向3D目标检测的全稀疏体素网络数据集与实验结果

4. 核心代码讲解(重点)

• 模型训练和推理演示

第四课 YOLOv8-更新版本

1. 目标检测和YOLO系列

• Anchor生成机制、Anchor Free
• YOLOv3回硕、YOLOv5回顾

2. YOLOv8网络结构算法解析、训练任务、测试表现
3. YOLOv8损失函数

• 二/多分类交叉熵损失函数等

4. YOLOv8代码详解(重点)
5. 项目实战(重点)

• 遥感图像下的旋转目标检测、数据集

6. C++部署

• MNN/NCNN轻量化部署

第五课&第六课 YOLOv8

1. 目标检测和YOLO系列

• Anchor生成机制
• Anchor Free
• YOLOv3回顾
• YOLOv5回顾

2. YOLOv8网络结构

• YOLOv8算法解析
• YOLOv8训练任务
• YOLOv8测试表现

3. YOLOv8损失函数

• 二分类交叉熵损失函数
• 多分类交叉熵损失函数
• Focal Loss、IOU loss、DOU loss、COU loss、ProbIOU loss

4. YOLOv8代码详解（重点）
5. 项目实战（重点）

• 遥感图像下的旋转目标检测
• 数据集

6. C++部署

• MNN/NCNN轻量化部署

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