专栏名称: 计算机视觉研究院

主要由来自于大学的研究生组成的团队，本平台从事机器学习与深度学习领域，主要在人脸检测与识别，多目标检测研究方向。本团队想通过计算机视觉战队平台打造属于自己的品牌，让更多相关领域的人了解本团队，结识更多相关领域的朋友，一起来学习，共同进步！

YOLO界再起波澜！新一代目标检测器又有新突破！

计算机视觉研究院 · 公众号 · · 2024-12-12 10:10

正文

23年到24年， 仅仅一年YOLO就实现了YOLOv8-YOLOv11的快速迭代 ，证明YOLO领域的研究还有极大的改进创新空间。但别只看前沿研究，Y OLO系列作为目标检测领域最经典的模型，每一代都值得细细琢磨 ，例如YOLOv7就是对YOLOv4的改进，所以深挖YOLO系列是很有必要的。

同样的，GroundingDino作为目前最强开集目标检测器 被ECCV‘24成功收录，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Grounding DINO ，研梦非凡精心研发 《10节课速通！最强目标检测大合集》 ，包括前沿论文精讲和代码演示，已有5000+人观看！10节课让你迅速上手目标检测，活学活用！（下滑了解获取2024最新高分目标检测实体书方法）

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课程大纲

第一课深度学习目标检测十年

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

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

Transformer目标检测

VIT、DETR架构分析

目标检测与图像分割

Unet、MaskRcnn架构分析

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

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)

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

YOLO Detector
Text Encoder、RepVL-PAN

实验分析
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

点云目标检测

点云基本概念、特性、热门应用等

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

核心代码讲解(重点)

模型训练和推理演示

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第四课 YOLOv8-更新版本

目标检测和YOLO系列

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

YOLOv8网络结构算法解析、训练任务、测试表现
YOLOv8损失函数

二/多分类交叉熵损失函数等

YOLOv8代码详解(重点)
项目实战(重点)

遥感图像下的旋转目标检测、数据集

C++部署

MNN/NCNN轻量化部署

第五课&第六课 YOLOv8

目标检测和YOLO系列

Anchor生成机制
Anchor Free
YOLOv3回顾
YOLOv5回顾

YOLOv8网络结构

YOLOv8算法解析
YOLOv8训练任务
YOLOv8测试表现

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

YOLOv8代码详解（重点）
项目实战（重点）

遥感图像下的旋转目标检测
数据集

C++部署

MNN/NCNN轻量化部署

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第七课 YOLOv8-MOT

YOLOv8实例分割

YOLOv8
YOLOv8 seg
YoLOv8 Tracking

YOLOv8多目标跟踪

MOT算法的通常工作流程卡尔曼滤波

损失函数

Hungarian Loss、loU Loss等

代码讲解(重点)

第八课 YOLOv9

YOLOv9背景和创新点

之前方法存在的问题本文创新点

YOLOv9网络结构(重点)
YOLOv9消融实验

实验过程

结果分析

YOLOv9贡献

代码速览

第九课 YOLOv10

背景和创新点

回顾之前的方法
YOLOv10的特点

网络结构和代码搭建

Backbone、Head、ClB结构

标签分配和损失函数

Task Aligned Assigner准则、步骤

代码实战(重点)

模型训练和推理演示

第十课 Grounding DINO

Grounding DINO基本信息
Grounding DIN0与闭集目标检测器的区别
Grounding DINO的特点
Grounding-DINO的总体结构(重点)
训练方法和实验
代码&Demo演示(重点)