2020年基于pytorch的YOLO5目标检测项目实战视频教程 (附讲义)20课

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    发表于 2020-11-3 16:48:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    适用人群:


    希望学习YOLOv5目标检测部署方法的学员


    课程介绍:


    YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高,更加灵活和便利。
    本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。
    本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Windows系统上做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。


    课程目录:


    00.配套课件(讲义)
    01.课程介绍
    02.目标检测-任务说明
    03.目标检测-常用数据集
    04.目标检测-性能指标
    05.YOLO目标检测系列技术发展史
    06.YOLOv5的Github仓库介绍
    07.YOLOv5网络架构、组件及Loss函数
    08.安装软件环境(cuda,cudnn)
    09.安装Anaconda和PyTorch
    10.克隆和安装YOLOv5
    11.标注自己的数据集
    12.准备自己的数据集
    13.修改配置文件
    14.训练自己的数据集
    15.测试训练出的网络模型及性能统计
    16.数据集准备
    17.修改配置文件
    18.网络训练
    19.网络模型测试及性能统计
    20.课程总结


    课程大小:
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    备注:(04)2020102901人工智能

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    老司机灌水之王

    发表于 2020-11-8 14:59:02 | 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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