? ? yolo 實時目標檢測caffe實現,caffe-yolo - yolo implemented with caffe （windows+linux）
?????課程中講解了如何在caffe-windows下和linux下如何添加新的detect_layer,學員在兩個系統中均可使用！
????目前，大多數接觸深度學習的同學，主要是跑一些現成的深度學習模型，從而完成分類或者是檢測等任務，很少涉及自己去實現深度學習框架上所沒有的layer，而在實際的項目中，或者實現自己的一些想法，肯定需要自己去實現深度學習框架上沒有的功能。
????如果說我們只會跑跑現成的模型，那么，我們跟其他人來說，并沒有任何優勢，也不能滿足相關企業的要求，或者說面試的時候我們都沒什么“料”可以講，因為我們只是簡單的準備了訓練數據而已。
????所以，在這個課程中，我們將用深度學習框架caffe去復現yolo《You only look once : Unified,Real-Time Object Detection》這篇實時物體檢測的論文，并用來實現人臉檢測。在課程中我們將掌握Yolo這篇物體檢測論文的思想，以及用代碼實現論文中為關鍵的損失函數和激活函數。
????而寫自己定義功能的layer,為關鍵的是前向傳播與反向傳播該如何編寫。在課程中，我們將會對反向傳播有一個清晰的理解以及在caffe中如何編寫反向傳播代碼。
當然，這需要大家有一點高等數學復合函數求偏導數的知識，和基礎的c/c++編程能力~
? ? 做人臉檢測相關的同學，為了向別人匯報模型的效果，肯定要涉及到模型在標注庫上的測試，不管是在公司里面還是在學校寫論文，其中常用的標準人臉庫是FDDB，課程將教會大家如何在人臉標準庫FDDB上測試，繪制ROC曲線。
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總部李老師
