YOLOv3目标检测：原理与源码解析

1-1

课程介绍 课程介绍

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1-2

初始Darknet 初步介绍Darknet

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2-1

目标检测-任务、数据集、性能指标、网络模型演进 目标检测-任务、数据集、性能指标、网络模型演进

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2-2

目标检测-YOLOv1原理 目标检测-YOLOv1原理

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2-3

目标检测-YOLOv2原理 目标检测-YOLOv2原理

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2-4

目标检测-YOLOv3原理 目标检测-YOLOv3原理

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3-1

神经元与激活函数 神经元与激活函数

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3-2

卷积神经网络原理 卷积神经网络原理

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3-3

神经网络训练流程 神经网络训练流程

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3-4

神经网络训练技巧：梯度下降策略与优化算法 神经网络训练技巧：梯度下降策略与优化算法

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3-5

神经网络训练技巧：批次归一化 神经网络训练技巧：批次归一化

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3-6

神经网络训练技巧： 网络正则化方法 神经网络训练技巧： 网络正则化方法

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3-7

神经网络训练技巧：参数初始化 神经网络训练技巧：参数初始化

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3-8

反向传播与敏感度图(误差)计算 反向传播与敏感度图(误差)计算

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4-1

矢量和矩阵运算加速实现方法：blas和GEMM 矢量和矩阵运算加速实现方法：blas和GEMM

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5-1

CUDA编程方法 CUDA编程方法

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6-1

代码阅读工具及准备 代码阅读工具及准备

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7-1

YOLOv3的预测和训练流程 YOLOv3的预测和训练流程

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8-1

YOLOv3的cfg文件解读 YOLOv3的cfg文件解读

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8-2

程序中的主要结构体 主要结构体介绍

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