识别滑动验证码缺口的核心算法！来了！

前几天写了一篇识别滑动验证码的文章，文章见《增强版！如何深度识别滑动验证码缺口》。

当时这篇文章主要介绍了利用深度学习模型来识别验证码缺口，但没有提及具体深度学习模型的实现，其实它是基于 YOLO 来做的，是一个用于目标检测的强大高效的算法模型。

学会了它我们可以用它来做滑动验证码、点选验证码等各种验证码的识别。当然，验证码识别仅仅是其中一个应用，YOLO 算法还有非常多其他的应用，适用面非常广。

有的朋友留言想要深入学习一下，这次手把手教学来了！

在人工智能机器学习的领域中，目前最火的莫过于计算机视觉了，这项技术一直广受关注，而其中的目标检测是计算机视觉领域中最常见的问题之一。

从去年的 YOLOv4 发布后，目标检测框架被问的最多的问题就是：“有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么”。这是因为原版的YOLO使用的是C语言进行编程，让很多人望而却步。

那么，YOLO 为什么如此重要？究竟好学吗？

我们先简单看一下什么是 YOLO，它其实是一种实时目标检测算法，也是第一个平衡所提供检测的质量和速度的算法。YOLO 可以找出照片存在的对象，也可以指示位置和数量。这种模型在机器人和汽车工业中都有应用，因此检测速度至关重要。

YOLO 检测速度非常快。因为检测问题是回归问题，所以不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快 1000 倍，比“Fast R-CNN”快 100 倍。

YOLO 能够处理实时视频，延迟非常小，连 25 毫秒都不到。精度也是以前实时系统的两倍多。更为重要的是 YOLO 遵循“端到端深度学习”的实践。

目前来说，YOLO 一共发布了四个版本，其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础，后面的系列就是在第一版基础上的改进，只为提升性能。

现在面试大厂 YOLO 也是被问的最多的一个，各大比赛对于这个算法也是应用很多，其实，YOLO也不是很难学。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【三天训练营】，由前阿里巴巴算法专家带你从深度学习到 YOLO 系列。正确快速学习到专业知识。

这门训练营 现在只要 0.99元，就可以报名学习，本公号的同学还能免费获得精美【AI 学习大礼包】。

课程推荐：★★★★★

课程时间：5月11~13日三天

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首先，本次训练营比较全面讲解了 YOLO 算法原理。在市面上很难找到这样全面的课程。

目标检测是计算机视觉的基本任务，要想成为优秀的 CV 工程师，YOLO 是你必须要掌握的技能。本次训练营将从 YOLO 算法原理开始讲起，让你了解到 YOLO 的整个发展历程。掌握算法的底层逻辑，你才能更好的构建上层建筑。

其次，本次训练营将带你讲透 Anchor 机制。

在深度学习“一统江湖”下的目标检测算法中，大量地依赖于 Anchor 机制。本次训练营将从源码剖析的角度，带你全面掌握 Anchor 机制。

再次，我们将带你进行源码剖析。

YOLO 一直在发展，YOLOv3 更是在多个尺度的融合特征图上分别独立做检测，对小目标的检测效果提升明显。本次训练营将针对于 YOLOv3 的核心点进行源码剖析。并且从 YOLO 一直到 YOLO v2、YOLO v3，各种代码细节深度讲解。

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。我们本次请到了前阿里巴巴算法专家，为大家讲述这门课程。

赵二可老师，是硅谷海归，毕业于美国佛罗里达大学计算机科学系，曾参与和领导多项大型计算机视觉项目，专注计算机视觉 7 年实践，在人工智能、计算机视觉领域发表多篇论文与专利。

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。

三天时间，让你掌握深度学习到 YOLO 系列。

第一天  讲述 YOLO 算法的发展历程

1. One stage 检测算法的设计思路

2. YOLO 算法流程解析

3. YOLO v2 ：讲透 Anchor 机制

第二天  精讲 YOLO v2 算法与背后的原理

1. YOLO v2：Loss Function与Anchor的结合

2. 代码实战与损失函数实现细节：Anchor，Predicted Bbox与Ground Truth

第三天 深入讲解 YOLO v3 的代码细节

1. YOLO v3：多尺度，Anchor与不同size物体的检测

2. 源码剖析-网络构建

三天时间赵二可老师将带你收获：

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