YOLO实战教学：“手把手”教你做目标检测【共14课时】

马孔伟认证讲师讲师评分4.9学员18243课程1

哈尔滨工业大学硕士，主要从事深度学习目标检测与机器人技术研究，曾独立完成基于深度学习的水下海参检测项目并应用于水下机器人中

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课程介绍
课程大纲

适合人群：

准备入门深度学习目标检测的同学对目标检测及其实际应用感兴趣的同学

你将会学到：

对目标检测领域涉及的算法、模型、发展方向等建立系统认识，并能使用YOLO训练自己的模型并进行创新

课程简介：

目标检测算法实战教程，常用目标检测算法原理详解，经典网络模型结构特点解读。本课程从卷积神经网络开讲，介绍目标检测算法领域的常用算法和经典模型。理论与实战相结合，在服务器端一步步演示如何采用YOLO针对自己的检测目标进行训练，以及其中的一些技巧和经验。同时讲解如何对YOLO进行改进和创新，将其他技术与模型引入到原有模型中。

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课程大纲-YOLO实战教学：“手把手”教你做目标检测

第1章目标检测算法(1小时42分钟5节)
1-1
卷积神经网络基础卷积神经网络基础知识，结构特点
「仅限付费用户」点击下载“1.目标检测算法.zip”
[19:57]开始学习
1-2
目标检测算法研究进展目标检测算法研究进展，常见的传统检测算法和深度学习的目标检测算法及其检测流程
「仅限付费用户」点击下载“1.目标检测算法.zip”
[10:10]开始学习
1-3
基于候选区域的目标检测算法RCNN，SPP，Fast RCNN和Faster RCNN算法原理
[22:12]开始学习
1-4
基于回归的目标检测算法YOLOv1-YOLOv3、SSD算法原理
[23:26]开始学习
1-5
经典网络模型经典网络模型：AlexNet、GoogleNet、VGGNet、ResNet、DenseNet、MobileNet、SqueezeNet、ShuffleNet原理，结构，特点，优势
[27:04]开始学习
第2章YOLO实战篇(1小时55分钟8节)
2-1
认识Darknet与YOLO介绍Darknet与YOLO，以及对框架和算法的认识
「仅限付费用户」点击下载“2.YOLO.zip”
[10:39]开始学习
2-2
Darknet安装与测试Darknet的安装以及如何对图片、视频、摄像头进行测试
「仅限付费用户」点击下载“reval_voc.zip”
[14:54]开始学习
2-3
数据增广如何对数据集进行数据扩增，常用的数据增广形式以及实现方式
[11:30]开始学习
2-4
数据集标注如何制作数据集
[20:10]开始学习
2-5
cfg文件解读YOLOv3网络文件参数详解
[16:09]开始学习
2-6
K-means维度聚类K-means维度聚类的原理，YOLOv2和YOLOv3的anchor box有何区别，如何对YOLOv2和YOLOv3进行聚类
[08:33]开始学习
2-7
模型训练与评估如何使用YOLOv2和YOLOv3以及轻量化版本YOLOv2-tiny，YOLOv3-tiny训练自己的数据集，怎么获取模型的准确率、召回率，mAP，F1分数，P_R曲线、训练曲线、交并比曲线。
「仅限付费用户」点击下载“2.YOLO实战篇.pdf”
[21:22]开始学习
2-8
网络模型改进创新怎么对YOLOv3进行改进，如何将Densenet、轻量化网络MobileNet，空洞卷积等技术引入到Darknet下，以及超轻量化网络YOLO-lite的介绍
[12:28]开始学习
第3章番外篇：Faster RCNN(6分钟1节)
3-1
Faster RCNN安装与VOC2007训练（录屏无声版）Faster RCNN从零安装以及VOC2007数据集的训练，过程实录，含问题解决资料中含有绘制P-R曲线、检测视频的代码
「仅限付费用户」点击下载“5-2.rar”
[06:03]开始学习