视学算法
DETR是基于Transformer的目标检测框架的新设计，为社区开发完整的端到端检测器提供参考。 但也面临一些挑战，例如：训练时间较长，小目标的性能较差。
Deformable DETR是解决上述问题的一种流行方法，并且大大提高了检测性能。代替通过原始的多头注意力在Transformer中查看图像特征图上的所有空间位置，建议使用可变形注意模块（deformable attention module）来关注参考点周围的一小组关键位置。 这样，大大降低了计算复杂度，也有利于快速收敛。
更重要的是，可变形注意模块可轻松应用于融合多尺度功能。 与DETR相比，可变形DETR的性能更好，训练成本降低了10倍，推理速度提高了1.6倍。deformable DETR还应用了一些其他改进，包括有效的迭代边界框优化方法和two-stage方案，从而进一步提高了性能。
然而，由于知识点比较繁杂，都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学，只能依靠网上零散的资料学习，很难高效成长进步。
为了让大家对计算机视觉中的这一要领学习的更好，给大家推荐一门【深度学习缺陷检测实战篇目标】，由人工智能实战专家的唐宇迪博士，课程将会从环境配置、基础算法分析、实战讲解三部分展开帮助学习背后根本原理。
以下是本次课程的内容节选，唐老师将会分享从基础神经网络开始，逐步过渡DETR的整个发展历程。掌握底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。
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01 本次课程内容！
2天
全面讲解缺陷检测
上课时间：7月13日-14日，每晚20:00-22:30
课程服务：录播+直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置
神经网络模型细节知识点分析.
神经网络模型整体架构解读.
计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
卷积神经网络整体架构及其参数设计.
缺陷数据标注与数据集构建.
YOLOV5模型训练全流程解读.
基于注意力机制的可变形DETR缺陷检测模型.
如何快速进行论文实验分析与模板化建模.
PPT课件、课堂笔记会在7月14日统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。
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02 名师陪你成长！
一门好的课程，除了从知识维度全面上考量，另一个就是讲师了。我们本次请到了计算机博士，人工智能专家，为大家讲述这门课程。
唐宇迪博士，专注机器学习与计算机视觉领域，在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验。
他的授课经验十分丰富，个人实战能力强，跟着名师学习，你将会收获颇多。
03 课程服务！
开放全部代码，课后复用方便高效
讲师带练，伴随式编程环境
同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一线热门技术和行业经验，众多学员亲测有效的一套技术提升方案，帮你摆脱迷茫，明确成长方向！
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