培训对象： 目标检测算法工程师、智能监控开发者、自动驾驶感知工程师
培训目标： 掌握主流目标检测算法原理和实现，能够完成目标检测项目开发。
培训内容：
目标检测基础理论：深入讲解目标检测的核心概念、问题定义和评价指标（IoU、mAP、召回率、准确率），建立目标检测的理论基础。
两阶段检测器（Faster R-CNN）：详细讲解Faster R-CNN的架构和原理，包括区域建议网络（RPN）、RoI池化、分类回归头，教授如何实现和训练两阶段检测器。
单阶段检测器（YOLO系列）：深入介绍YOLO系列算法的演进和核心思想，从YOLOv1到YOLOv8，讲解anchor机制、损失函数、网络结构，教授YOLO的使用和训练。
Anchor-Free检测方法：讲解Anchor-Free检测方法的原理，包括CenterNet、FCOS等，分析与传统Anchor-Based方法的异同和优势。
Transformer检测器（DETR）：介绍基于Transformer的目标检测方法，讲解DETR的核心思想、集合预测、二分匹配损失，教授DETR及其变体的应用。
小目标检测优化：深入分析小目标检测的难点和挑战，教授通过特征金字塔、多尺度训练、注意力机制等方法提升小目标检测性能。
旋转目标检测：讲解旋转目标检测的适用场景和实现方法，教授如何检测任意方向的物体，应用于遥感图像、场景文字检测等领域。
模型训练策略：介绍目标检测模型的训练技巧，包括学习率调度、数据增强、难例挖掘、模型集成，提升模型性能。
数据增强技术：深入讲解数据增强在目标检测中的应用，教授几何变换、颜色抖动、遮挡模拟、MixUp等增强方法，扩充训练数据多样性。
检测结果后处理：介绍检测结果的后处理方法，包括非极大值抑制（NMS）、Soft-NMS、WBF，教授如何优化后处理提升最终检测效果。
模型压缩与加速：讲解目标检测模型的压缩和加速技术，教授模型剪枝、量化、知识蒸馏、TensorRT加速，实现模型在边缘设备上的实时运行。
工业质检/安防监控实战：以工业产品缺陷检测或安防监控目标识别为实战案例，带领学员完成从数据准备、模型选型、训练优化到部署应用的全流程，掌握目标检测的工程落地技能。
