目标检测10年，改进YOLO还是DETR？

目标检测作为计算机视觉核心任务之一，在深度学习技术的高速发展下，近十年一直是重点研究方向， 相关论文数量逐年增长！ 从R-CNN、YOLO，到SSD、RetinaNet，和引入Transformer的DETR，学界和业界创新不断， 关键技术也日新月异， 轻量化、端到端、3D目标检测，以及小目标、跨模态、开放世界检测！即便如此，YOLO、DETR等作为里程碑式方法，依然都有改进空间与潜力！

为了帮助大家掌握 目标检测技术路线 ， 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！ （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

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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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第七课 YOLOv8-MOT

1. YOLOv8实例分割

• YOLOv8
• YOLOv8 seg
• YoLOv8 Tracking

2. YOLOv8多目标跟踪

• MOT算法的通常工作流程卡尔曼滤波

3. 损失函数

• Hungarian Loss、loU Loss等

4. 代码讲解(重点)

第八课 YOLOv9

1. YOLOv9背景和创新点

• 之前方法存在的问题本文创新点

2. YOLOv9网络结构(重点)
3. YOLOv9消融实验

• 实验过程

4. 结果分析

• YOLOv9贡献

5. 代码速览

第九课 YOLOv10

1. 背景和创新点

• 回顾之前的方法
• YOLOv10的特点

2. 网络结构和代码搭建

• Backbone、Head、ClB结构

3. 标签分配和损失函数

• Task Aligned Assigner准则、步骤

4. 代码实战(重点)

• 模型训练和推理演示

第十课 Grounding DINO

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