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！

YOLOv8-10系列，从入门到魔改！

计算机视觉研究院 · 公众号 · · 2024-07-16 14:30

正文

YOLO问世以来，一直是CV学界和业界的焦点，从YOLOv1开创了单阶段目标检测算法，到后来的YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8，接连改进Backbone、Neck等结构，显著提升了任务速度和精度， 今年发布的YOLOv9、YOLOv10，更是进一步刷新了性能SOTA！无论发顶会还是做工程，YOLO都是强大利器！

为了让大家系统掌握YOLO系列，研梦非凡2024邀请了CV领域资深算法工程师Frank导师， 正式上线 《2024 YOLO魔法师速成课程》 ， 重点精讲YOLOv8-10论文和代码， 包括具体任务的轻量部署，目前已有2000+人观看！ 4节课让你迅速上手实战，活学活用！

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unset 2024 YOLO速成课程大纲 unset unset

第一课 YOLOv8（共2节）

亮点：重点讲解2024 Ultralytics更新版本，YOLOv8新增旋转目标检测等功能！

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

第二课 YOLOv8（共1节）

亮点：重点讲解实例分割和多目标跟踪任务，YOLOv8表现轻、快、准！

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（匈牙利损失）
Intersection over Union (IoU) Loss
Re-Identification Loss (Re-ID Loss)
Multi-task Loss

代码讲解（重点）

第三课 YOLOv9（共1节）

亮点：重点讲解YOLOv9算法，可编程梯度信息+轻量级GELAN架构！

YOLOv9背景和创新点

之前方法存在的问题
信息丢失的缓解办法
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

第四课 YOLOv10（共1节）

亮点：重点讲解清华开源YOLOv10，实时目标检测最新SOTA!

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

1.Backbone、Head
2.CIB结构

标签分配和损失函数

Task Aligned Assigner
准则：根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本
计算真实框和预测框的匹配程度等步骤

代码实战（重点）

模型训练和推理演示

导师介绍

Frank导师

国内一线车企研究院资深算法工程师，擅长感知算法方向，在语义分割、车道线检测、2D和3D目标检测、BEV目标检测等领域，具有丰富的项目创新和落地经验。

曾主导多个重大项目，精通算法研究和部署端优化，以主要研究者身份，发表过CVPR多模态方向论文，在CV领域积累了多篇授权和落地专利。

开课福利

开课《2024 YOLO魔法师速成课程》的同学都将获得 1小时导师meeting的福利（助教+导师）！ 原价2999， 限时福利价9.9元！ 活动时间为 7月16日到7月31日 。

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unset unset 研梦非凡科研论文指导 unset unset

如果你的研究方向/方法/idea是属于 CV全方向/NLP全方向/机器学习/深度学习及AI+金融、医疗、交通等方向， 如果你需要发 CCF A-C、SCI一区-四区、EI会议/EI期刊、毕业大论文、毕业设计等， 都可以来研梦非凡，匹配合适的科研指导。

研梦非凡可指导的研究方向

主流方向科研论文常用方法

研梦非凡现有idea

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unset unset 研梦非凡科研论文指导方案 unset unset

idea并不是直接拍脑门拍出来的，是一遍一遍实验、跑代码、改模型、思路修正的过程中产生的。 研梦非凡1V1定制化论文指导，和研梦导师一起找idea，研梦导师指导实验，共同解决数据问题。 授之以渔——搭建论文写作框架，增删改查，针对性实验指导！哪里薄弱补哪里！