面試官：連YOLO都搞不定，是自己走還是我送你

計算機視覺領域中，目標檢測一直是工業應用上比較熱門且成熟的應用領域。

而目標檢測的王牌家族—— YOLO系列模型 ，作爲單階段目標檢測算法的代表之一，一經出世，便以快速精準的檢測效果而迅速躥紅。其不僅在速度上做到真正實時，精度上也可以達到很多非實時兩階段模型纔有的水平。

同時YOLO算法不僅是面試中問的最多的算法之一， 也是 各大比賽常用的基本算法 。 作爲 目標檢測方向承上啓下的優秀單階段算法，YOLO系列論文也是目標檢測同學必學內容。

那爲什麼重點學習YOLOv3呢？理由如下：

1、YOLOv3思路清晰，是學習目標檢測及機器視覺極佳的算法結構；

2、應用廣泛，在工業缺陷檢測、人臉檢測，駕駛場景、機器人場景目標檢測等中有大量落地；

3、學術價值高，以YOLOv3爲代表的YOLO系列爲檢測領域提供了研究思路；

4、速度和精度達到了較好的平衡，可以勝任大部分目標檢測任務；

5、面試中出現頻率最高的檢測算法；

那爲了幫助大家在復現論文的過程中少走彎路、少踩坑，深度之眼聯合阿里雲天池重磅推出 目標檢測論文體驗課 ， 手把手帶你復現YOLOv3經典論文。 目前僅剩50個名額！

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本文分享自微信公衆號 - AI算法與圖像處理（AI_study）。
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