专栏名称: 我爱计算机视觉
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轻量检测之王！LW-DETR：超越 YOLO系列?

我爱计算机视觉  · 公众号  · 互联网安全 科技自媒体  · 2024-09-10 15:15

主要观点总结

文章介绍了深度学习在计算机视觉领域的应用，特别是图像分割和实时目标检测的重要性。文章提到了基于卷积网络和Transformer方法的最新进展，以及开源框架和工具在实际生产和业务需求中的不足。为此，推出了一期《视觉经典算法模型解读训练营》，由计算机博士和人工智能专家进行讲解，课程内容全面且实用，符合企业和市场的要求。课程包括视觉必备基础、检测与分割等核心项目，全程实战源代码讲解，并覆盖多个实战案例和应用场景。课程已升级至9.0版本，确保内容始终是最新的。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了计算机视觉领域的重要性和应用。

文章首先介绍了深度学习在计算机视觉领域的应用，特别是图像分割和实时目标检测的重要性。阐述了该领域的技术进展和应用范围。

关键观点2: 推出了《视觉经典算法模型解读训练营》课程。

为了解决实际需求和技术门槛问题，文章提出了一期新的课程《视觉经典算法模型解读训练营》。这门课程将由计算机博士和人工智能专家进行讲解，旨在帮助大家掌握视觉必备基础和核心应用。

关键观点3: 课程内容丰富且实用。

课程内容涵盖了视觉必备基础、神经网络与卷积网络解读、基于transformer的检测系列算法DETR、分割主流模型mask2former等。全程实战源代码讲解，并覆盖多个实战案例和应用场景。课程已升级至9.0版本，确保内容始终是最新的。

关键观点4: 课程符合企业和市场的要求。

文章指出，课程内容按照互联网公司的架构体系设计，完美符合企业以及市场的要求。这说明了该课程的实际应用价值和市场需求。


正文

随着 深度学习 和计算机视觉技术的不断发展，图像分割作为计算机视觉领域的一个重要分支，其应用范围越来越广泛。

而实时目标检测是视觉识别中的一个重要问题，并在现实世界中有着广泛的应用。当前的解决方案主要基于卷积网络，例如YOLO系列。近年来， 基于Transformer方法，如检测 Transformer ( DETR)，已取得显著进展。

随着技术的普及，各家企业的框架逐渐成熟化，图像分割技术的门槛会越来越低。但是由于实际业务的不断丰富和深入，开源框架和工具也已经无法直接满足实际生产和业务需求。

为了让大家更好掌握 视觉经典算法 ，我们推出了这一期 《视觉经典算法模型解读训练营》 我们将由浅入深的讲解视觉必备基础知识点、以及视觉核心项目：分割和检测等全面细致的讲解，相信能给你带来启发和收获！

直播时间 ：9月11日-9月12日，20:00-22:30

  • 课程快速入门深度学习，3个小时学习顶别人自学1个月
  • 视觉必备基础知识及其核心应用一站式全搞定
  • 视觉领域两大核心项目：检测/分割全面覆盖
  • 通俗讲解，即便零基础也能照样掌握

原价6 99元 ，限时秒杀0.02！
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一门好的课程，除了从知识维度全面上考量，另一个就是讲师了。我们本次请到了计算机博士，人工智能专家，为大家讲述这门课程。
直播时间 ：9月11日-9月12日，20:00-22:30

Day1：计算机视觉必备基础

  • 神经网络与卷积网络解读
  • Pytorch框架基本模块
  • 图像识别框架流程解读
  • 论文实验与项目模板实例


Day2：视觉经典算法模型解读

  • 基于transformer的检测系列算法DETR
  • 分割主流模型mask2former
  • 视觉大模型解读及其应用实例分析
  • 视觉经典模块DeformableAttention解读

原价6 99元 ，限时秒杀0.02！
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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。


本课程课程内容按照互联网公司的架构体系设计，完美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。

此外，课程根据市场需求不断升级。目前已升级至9.0版本。确保你掌握的永远是当下最新最前沿的内容。







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