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适合人群：
具有一定深度学习基础，希望掌握YOLOv3目标检测实战方法的同学们
课程目标：
学习和学习YOLOv3目标检测训练自己的数据集方法
课程简介：
告知：YOLOv4来了！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%。有意学习新课程《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》的同学，请前往https://edu.51cto.com/course/22982.html。
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。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。
本课程的YOLOv3使用Darknet，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。
Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。
除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：
《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》
《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》
《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》
下图是使用YOLOv3对足球和梅西同时进行目标检测的测试结果：
课程大纲-YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集
资料下载-
第1章 课程介绍 (9分钟 1节)
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第2章 目标检测基础知识 (26分钟 4节)
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第3章 YOLOv3目标检测原理 (27分钟 2节)
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第4章 足球目标检测 (1小时7分钟 9节)
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第5章 梅西目标检测 (15分钟 3节)
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第6章 足球和梅西目标检测 (16分钟 3节)
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