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适合人群:
对YOLOv4目标检测感兴趣的同学们和从业者
你将会学到:
学习YOLOv4目标检测训练自己的数据集方法
课程简介:
课程演示环境:ubuntu
需要学习Windows版YOLOv4的同学请前往:《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》 https://edu.51cto.com/course/23045.html
YOLOv4来了!速度和精度双提升!
与 YOLOv3 相比,新版本的 AP (精度)和 FPS (每秒帧率)分别提高了 10% 和 12%。
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。
本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv4、标注自己的数据集、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)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标检测性能的技巧。
除本课程《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:
《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》
《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》
《YOLOv4目标检测:原理与源码解析》
课程大纲-YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集
第1章课程介绍(8分钟1节)
第2章目标检测基础知识(20分钟3节)
第3章YOLOv4目标检测网络(32分钟2节)
第4章单目标检测-足球(1小时32分钟9节)
第5章多目标检测-足球和梅西(32分钟5节)
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