驾驶场景2D目标检测,MATLAB学徒,本课程专为对自动驾驶、计算机视觉和深度学习领域感兴趣的学员打造，旨在深入浅出地解析驾驶场景下2D目标检测的核心技术和实践应用。课程将理论知识与实战项目紧密结合，引领学员从基础到进阶，掌握各类主流2D目标检测算法在驾驶场景中的运用。主要内容有： 1、主流检测器论文解读：我们将系统性梳理并详解YOLO系列、Faster R-CNN、Mask R-CNN、DETR等业界主流的目标检测算法原理，通过解读论文，使学员全面了解各检测器核心思想。 2、源码级实战解析：逐行解读上述检测器的关键代码实现，帮助学员理解算法背后的技术细节，并能自行调试和改进模型。同时，我们会结合实际驾驶场景的数据集进行演示。 3、驾驶场景下的目标检测实战项目：基于真实驾驶场景数据，指导学员从数据预处理、模型训练、调参优化到结果评估全流程操作，完成一次完整的2D目标检测实战项目，以解决车辆、行人、交通标志等目标在复杂驾驶环境下的准确识别问题。 通过本课程的学习，不仅能系统掌握驾驶场景下2D目标检测的基本原理和实战技能，更能培养独立分析和解决问题的能力，为投身自动驾驶等相关行业打下坚实的基础。期待每一位学员都能在这门课程中收获满满，成为驾驭目标检测技术的行家里手！ 适用人群：本课程适用于学习深度学习和计算机视觉的学生，也可作为相关从业人员项目实施流程参考。