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如何深入理解经典Object Detection算法Faster-RCNN的实现原理？
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如何深入理解经典Object Detection算法Faster-RCNN的实现原理？
张利 资深深度学习工程师
目标检测（Object detection）就是检测目标位置和所属类别，它的应用场景非常广泛，例如人脸识别、车辆车牌检测、自动驾驶领，域等等。目前深度学习模型已成为目标检测的主流方法，那么你知道基于深度学习的目标检测，其核心关键流程是什么吗？对于热门的 Faster-RCNN 模型，又是通过怎样的模型结构实现目标检测的呢？
讲师介绍
张利，资深深度学习工程师，分布式深度学习开源框架核心成员，前百度工程师。目前就职于知名外企研发中心。主要专注于分布式深度学习架构的研发和设计，深度学习模型和应用层面的性能优化等。
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