课程链接: https://www.coursera.org/learn/deteccion-objetos
如果你对计算机视觉充满兴趣，或希望掌握目标检测与识别的核心技术，那么这门在Coursera平台上的“目标检测”课程绝对是不容错过的学习资源。本课程系统介绍了从基础概念到先进方法的全面内容，适合各种水平的学习者。
课程内容涵盖了目标检测的基本原理，包括图像分析、像素特征、相关性与卷积等基础知识。第一周的内容帮助你建立坚实的理论基础。接下来，课程深入讲解了窗口分类器的设计与实现，利用LBP描述符和逻辑回归进行目标识别，帮助你理解分类器的训练与应用。
在检测阶段，课程详细介绍了候选区域的生成、数据准备、性能评估等关键步骤，确保你能够构建高效的检测系统。之后，课程介绍两种经典的检测方案：HOG/SVM和Haar特征/Adaboost，结合实例演示如何训练和调优模型。
在最后的“高级技术”部分，课程带你了解更复杂的检测技术，如部分模型（DPM、随机森林）、域适应、卷积神经网络、多模态图像处理等，拓宽你的视野，提升实战能力。
这门课程配合丰富的实例和实践操作，非常适合希望系统学习目标检测技术的学生和从业者。无论你是初学者还是希望深化理解的专业人士，这门课程都能为你提供有价值的知识指导。强烈推荐你报名学习，一起探索计算机视觉的无限可能！