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MarkDown/第八章 目标检测.md

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README.md

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   5. 在良好初始猜测的前提下进行局部优化：这就是 MITIE 的方法，它使用 BOBYQA 算法，并有一个精心选择的起始点。由于 BOBYQA 只寻找最近的局部最优解，所以这个方法是否成功很大程度上取决于是否有一个好的起点。在 MITIE 的情况下，我们知道一个好的起点，但这不是一个普遍的解决方案，因为通常你不会知道好的起点在哪里。从好的方面来说，这种方法非常适合寻找局部最优解。稍后我会再讨论这一点。
   6. 最新提出的 LIPO 的全局优化方法。这个方法没有参数，而且经验证比随机搜索方法好。
 
-### 已提交MD版本章节：请查看MarkDown
-第一章 数学基础    负责人：哈工大博士袁迪     
-第二章 机器学习基础    负责人：（待定）     
-第三章 深度学习基础    负责人：（待定）     
+### 已提交MD版本章节：请查看MarkDown（排名不分先后）
+待定：表示该章节还未匹配到合适的负责人（统筹该章节的内容修改、审核、原创性陈述）   
+可加：表示该章节，如果有其他合适的，可以开放权限加到负责人身份   
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+第一章 数学基础    负责人：哈工大博士袁笛     
+第二章 机器学习基础    负责人：稿定科技计算机视觉工程师-刘鹏；（待定）     
+第三章 深度学习基础    负责人：同济大学研究生-乔成磊；稿定科技计算机视觉工程师-刘鹏；（可加）     
 第四章 经典网络    负责人：（待定）    
-第五章 卷积神经网络CNN    负责人：（待定）    
-第六章 循环神经网络RNN    负责人：（待定）   
-第七章 生成对抗网络GAN    负责人：牛津大学博士泽华、中科院研究生郭晓锋       
-第八章 目标检测    负责人：（待定）   
-第九章 图像分割    负责人：（待定）   
-第十章 强化学习    负责人：复旦大学研究生明杰，加州伯克利硕士杨文英   
+第五章 卷积神经网络CNN    负责人：杜克大学硕士、data scientist李骁丹；重庆大学研究生-刘畅；    
+                              加州伯克利硕士-铪星创新科技联合创始人杨文英；（可加）    
+第六章 循环神经网络RNN    负责人：杜克大学硕士、data scientist李骁丹;（可加）   
+第七章 生成对抗网络GAN    负责人：牛津大学博士泽华；中科院研究生郭晓锋       
+第八章 目标检测    负责人：稿定科技计算机视觉工程师-刘鹏；（可加）   
+第九章 图像分割    负责人：华南理工研究生-黄钦建；电子科大研究生-孙洪卫、张越；中国农业科学院-杨国峰   
+第十章 强化学习    负责人：复旦大学研究生明杰，（可加）   
 第十一章 迁移学习    负责人：（待定）   
 第十二章 网络搭建及训练    负责人：（待定）   
 第十三章 优化算法    负责人：（待定）  
 第十四章 超参数调整    负责人：（待定）   
-第十五章 GPU和框架选型    负责人：（待定）   
-第十六章 NLP（待定）    负责人：（待定）   
+第十五章 GPU和框架选型    负责人：平安科技算法工程师-崔永明、（可加）   
+第十六章 NLP    负责人：深圳乌灵图明科技有限公司-CTO何建宏；DaoCloud研发工程师-张善干、（可加）   
 
-寻求有愿意继续完善的朋友、编辑、写手；如有意合作，完善出书（成为共同作者）
+寻求有愿意继续完善的朋友、编辑、写手；如有意合作，完善出书（成为共同作者）    
+所有提交内容的贡献者，将会在文中体现贡献者个人信息（大佬-西湖大学）   
 
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