目标检测技术的发展：从R-CNN、YOLO到DETR、DINO

深度学习这件小事 · 公众号 · · 2025-03-19 00:00

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近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。

从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。

短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色

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 《图像分割与目标检测算法训练营》 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！

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01 为什么值得学？

全面讲解图像目标检测算法及实战

本次训练营全面讲解了 图像目标检测算法及实战 。市面上很难找到这样全面的课程。

课程亮点：
1.快速入门深度学习，3个小时顶别人1个月
2.视觉必备基础知识点及其核心应用一站式全搞定
3.视觉领域两大核心项目：检测/分割全面覆盖

4.通俗讲解，即便0基础也能照样掌握

学习收获：
1.两节课掌握AI论文与转行就业必备核心基础
2.掌握Pytorch框架使用方法
3.熟悉物体检测/分割经典算法

4.掌握视觉项目应用实战流程

5.学习规划与提升路线图解读，打造自己专属的进阶路线

02 名师陪你成长！

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。

03 课程内容

上课时间： 3月19日-20日， 20:00-22:00

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：

目标检测技术的发展：从R-CNN、YOLO到DETR、DINO

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