基于PyTorch，体积比YOLOv4小巧90%，速度却超2倍

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。

YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。

• 它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）
• 它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）
• 它在同一任务上大致与 YOLOv4 一样准确（0.895 mAP vs 0.892 mAP）

其性能与YOLO V4不相伯仲，是现今最先进的对象检测技术之一，并在推理速度上是目前最强。 为了让大家对计算机视觉中的这一要领学习的更好，给大家推荐一门【深度学习缺陷检测实战】，由人工智能实战专家的唐宇迪博士带你从深度学习到YOLO系列版本分析与应用。

下面是本次课程的内容节选，唐老师将会分享从基础神经网络开始，逐步过渡YOLO的整个发展历程。掌握算法的底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。

内容仅截选部分，在【深度学习缺陷检测实战训练营】中 , 将会结合源码与真实数据集展开项目实战，全方位读缺陷检测项目与科研流程。

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从理论基础到核心原理

集中精力各个击破！

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01 课程内容

两天时间，让你掌握深度学习到YOLO系列。

上课时间：7月13日-14日，每晚20:00-22:30

课程服务：录播＋直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置

Day1：深度学习必备核心算法通俗解读

1. 神经网络模型细节知识点分析.
2. 神经网络模型整体架构解读.
3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.

Day2：深度学习缺陷检测实战

1. 缺陷数据标注与数据集构建.
2. YOLOV5模型训练全流程解读.
3. 基于注意力机制的可变形DETR缺陷检测模型.
4. 如何快速进行论文实验分析与模板化建模.

注：本次训练营会有PPT课件、课堂笔记。 PPT课件、课堂笔记会在7月14日统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。

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02 两天你将收获

开放全部代码，课后复用方便高效

对于课程中涉及到的全部代码，我们将免费开放！

你可以用于课后自查、复习巩固，甚至复用于日后的业务，方便高效！

讲师带练，伴随式编程环境

你将获得伴随式的编程环境、讲师带练、运用科学的方法引导，帮你消化疑难知识点 同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一线热门技术和行业经验，众多学员亲测有效的一套技术提升方案，帮你摆脱迷茫，明确成长方向！

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