2020年YOLOv3物体检测算法实战之交通标志识别项目实战视频教程 19课

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    2020-5-25 17:16
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    发表于 2020-5-25 18:06:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
    本帖最后由 空楼花吹雪 于 2020-5-25 18:20 编辑

    课程简介:

    在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象,采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。

    具体项目过程包括包括:安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。

    YOLOv3基于深度学习,可以实时地进行端到端的目标检测,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志识别。本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入学习和探究。


    适合人群:

    具有一定深度学习基础,希望掌握YOLOv3目标检测实战方法的同学们
    课程目标:

    学习和掌握使用YOLOv3目标检测方法实现交通标志识别

    课程目录:

    01.课程介绍
    02.目标检测-任务
    03.目标检测-常用数据集
    04.目标检测·性能指标
    05.目标检测-网络模型演进
    06.YOLOv3目标检测原理
    07.初识Darknet
    08.安装Darknet
    09.YOLO数据集标注及格式
    10.LISA交通标志数据集介绍
    11.LISA数据集及项目文件下载
    12.数据集格式转换
    13.YOLOv3配置文件解读
    14.修改配置文件
    15.训练网络模型
    16.训练日志分析
    17.测试网络模型
    18.检测性能评估
    19.先验框聚类方法


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    发表于 2020-5-27 20:45:36 | 显示全部楼层

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    发表于 2020-5-28 09:33:45 | 显示全部楼层
    时光总在犹豫不觉中蹉跎,可不去犯错,又怎能有收获.....
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    发表于 2020-5-28 10:10:02 | 显示全部楼层
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    发表于 2020-5-28 13:44:20 | 显示全部楼层
    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-6-16 09:42
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