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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
1、适合于想做目标检测和分类的同学； 2、适合于有python和C++语言基础的同学； 3、适合于有深度学习卷积网络等基础知识的同学；
你将会学到：
你将从本课程中学习如何用pytorch训练yolov3模型并用libtorch去加载
- pytorch版本的yolov3模型训练
- libtorch调用yolov3模型
- yolov3目标检测与分类
- pytorch框架下的yolov3模型训练
- libtorch调用yolov3模型
- 基于pytorch的yolov3目标检测与分类
课程简介：
1、基于pytorch1.4+Libtorch1.4+CUDA10.1+python3+windows10+opencv3.4.4
2、使用PyTorch1.4进行yolov3的模型训练
3、使用Libtorch1.4进行yolov3的模型测试
4、使用libtorch1.4加载darknet c训练的yolov3模型
5、本课程示例数据集基于CCPD2020的车牌数据集进行目标检测和分类的演示。
6、提供visual studio 2019的libtorch工程;
7、C++下使用opencv3.4.4的计算机视觉库；
展开更多
课程大纲-目标检测与分类实战入门课程(PyTorch/Libtorch)
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将python包列表导出到requirements文件并离线将python包列表导出到requirements文件并离线下载和安装python包
「仅限付费用户」点击下载“环境搭建.pdf”
[08:56]开始学习
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