2020年YOLOv3目标检测实践视频教程(附代码、数据集、讲义)14课

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    发表于 2020-5-25 18:43:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
    本帖最后由 空楼花吹雪 于 2020-5-25 18:45 编辑

    课程介绍:

    YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集,本课程的YOLOv3在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、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。

    课程目录:

    01.卷积神经网络基础
    02.目标检测算法研究进展
    03.基于候选区域的目标检测算法
    04.基于回归的目标检测算法
    05.经典网络模型
    06.认识Darknet与YOLO
    07.Darknet安装与测试
    08.数据增广
    09.数据集标注
    10.cfg文件解读
    11.K-means维度聚类
    12.模型训练与评估
    13.网络模型改进创新
    14.Faster RCNN安装与VOC2007训练(无声演示)


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    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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    有的人你看不见,因为他远远走在前面....
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