传统深度学习中的目标检测只要是通过矩形框.来定位我们所要发现的目标，为了更进-步地探究物体的特征并且进行更深层次地进行深入研究目标的属性、趋势等，传统的目标检测方法就显得有点捉襟见肘了。随着计算机视觉的发展，关键点检测取得了突飞猛进的进步。其应用领域之广，可以说人工智能凡是和图像有关的领域，都离不开关键点检测的支持。
关键点检测涉及领域及分支广、就业面宽，并且目前市场对关键点检测的需要是供小于求。尽管关键点检测作为深度学习的新宠已经有一段的时间但全网很少有系统性地介绍关键点检测的相关课程。目前全网在这个领域的教学课程成碎片化，且大多容易从传统的图像处理直接进入到深度学习的方法，出现断层，让学生产生迷惑并且难以快速入门。
本课程将直接从深度学习入手，从基础的目标识别与检测，过渡到关键点检测之人体骨骼检测，再一步步过渡到人脸特征点检测、手部关键点检测3D物体关键点检测和图卷积网络。沿着深度学习的脚步，-步一步向下过渡，探索其关联，由浅入深地让学员快速掌握。