23年到24年，仅仅一年YOLO就实现了YOLOv8-YOLOv11的快速迭代，证明YOLO领域的研究还有极大的改进创新空间。但别只看前沿研究，YOLO系列作为目标检测领域最经典的模型，每一代都值得细细琢磨，例如YOLOv7就是对YOLOv4的改进，所以深挖YOLO系列是很有必要的。
同样的，GroundingDino作为目前最强开集目标检测器被ECCV‘24成功收录，是视觉多模态极具前景的研究课题。为了让大家掌握YOLO系列以及Grounding DINO，研梦非凡精心研发《10节课速通！最强目标检测大合集》，包括前沿论文精讲和代码演示，已有5000+人观看！10节课让你迅速上手目标检测，活学活用！（下滑查看课程大纲）
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课程大纲
第一课 深度学习目标检测十年
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
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
Transformer目标检测
VIT、DETR架构分析
目标检测与图像分割
Unet、MaskRcnn架构分析
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
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)
YOLO-World简介-YOLO-World主要贡献、网络结构 YOLO-World算法原理(重点)
YOLO Detector Text Encoder、RepVL-PAN
实验分析 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
点云目标检测
点云基本概念、特性、热门应用等
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
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
目标检测和YOLO系列
Anchor生成机制、Anchor Free YOLOv3回硕、YOLOv5回顾
YOLOv8网络结构算法解析、训练任务、测试表现 YOLOv8损失函数
二/多分类交叉熵损失函数等
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
第五课&第六课 YOLOv8
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
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第七课 YOLOv8-MOT
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、loU Loss等
代码讲解(重点)
第八课 YOLOv9
YOLOv9背景和创新点
之前方法存在的问题本文创新点
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
第九课 YOLOv10
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
Backbone、Head、ClB结构
标签分配和损失函数
Task Aligned Assigner准则、步骤
代码实战(重点)
模型训练和推理演示
第十课 Grounding DINO
Grounding DINO基本信息 Grounding DIN0与闭集目标检测器的区别 Grounding DINO的特点 Grounding-DINO的总体结构(重点) 训练方法和实验 代码&Demo演示(重点)
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导师介绍
Frank导师（第一~第九课）
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。
张导师（第十课）
某上市公司高级算法工程师，在自动驾驶感知等视觉领域，拥有5年以上工作经验，尤其是目标检测、目标跟踪、图像分割，以及点云、多模态、模型轻量化和部署方向，一线项目经历丰富，具备高水平的Python、Pytorch等开发能力。
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