YOLO目标检测学习路线图
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一、打牢基础
理解"是什么"和"为什么"
1、计算机视觉基础
1.1、图像分类 vs 目标检测 vs 实例分割
1.2、边界框、IoU、置信度、mAP
1.3、非极大值抑制(NMS)
2、深度学习基础
2.1、神经网络与CNN原理
2.2、损失函数与优化器
2.3、PyTorch框架掌握
二、深入YOLO核心
理解"怎么做"
1、核心架构
Backbone + Neck + Head
2、关键技术
网格划分、损失函数、NMS
3、论文研读
YOLOv1, v3, v4, v8
三、动手实践
核心环节！
1、官方库推理
2、自定义训练
四、进阶与深化
模型优化与特定场景
1、模型压缩
1.1、剪枝、量化、蒸馏
2、特定场景
2.1、小目标、实时视频、3D检测
3、跟踪前沿
3.1、CVPR、ICCV、ECCV
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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