YOLOv3目标检测:原理与源码解析

中级学习YOLOv3目标检测原理,解读C语言实现的Darknet源码

4.8分 更新: 2020/07/03

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15008 学习人数 9小时27分钟 39课时
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  • 课程介绍
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适合人群:

具有一定深度学习基础,希望学习YOLOv3目标检测的实现原理与Darknet源码的同学们

课程目标:

学习YOLOv3目标检测原理,解读C语言实现的Darknet源码

课程简介:

Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap. Show me the code. (冗谈不够,放码过来!)。

代码阅读是从基础到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。

 

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。


YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。

 

本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码,具体内容包括:

l  YOLO目标检测原理

l  神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算

l  代码阅读工具及方法

l  深度学习计算的利器:BLAS和GEMM

l  GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用

l  YOLOv3的程序流程及各层的源码解析

 

本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。


除本课程《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括:

《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》

《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》


建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。

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课程大纲-YOLOv3目标检测:原理与源码解析

资料下载
  • 第1章 课程介绍

    20分钟2节

  • 1-1

    课程介绍 课程介绍

    「仅限付费用户」点击下载“1.1课程介绍.pdf”

    [12:25] 开始学习
  • 1-2

    初始Darknet 初步介绍Darknet

    「仅限付费用户」点击下载“1.2 初识Darknet.pdf”

    [07:51] 开始学习
  • 第2章 YOLO目标检测原理

    2小时17分钟4节

  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“2.1目标检测-任务、数据集、性能指标、网络模型演进.pdf”

    [22:56] 开始学习
  • 2-2

    目标检测-YOLOv1原理 目标检测-YOLOv1原理

    「仅限付费用户」点击下载“2.3目标检测-YOLOv1原理.pdf”

    [34:40] 开始学习
  • 2-3

    目标检测-YOLOv2原理 目标检测-YOLOv2原理

    「仅限付费用户」点击下载“2.4目标检测-YOLOv2原理.pdf”

    [44:30] 开始学习
  • 2-4

    目标检测-YOLOv3原理 目标检测-YOLOv3原理

    「仅限付费用户」点击下载“2.5目标检测-YOLOv3原理.pdf”

    [35:16] 开始学习
  • 第3章 神经网络及Darknet的实现

    2小时28分钟8节

  • 3-1

    神经元与激活函数 神经元与激活函数

    「仅限付费用户」点击下载“3.1 神经元与激活函数.pdf”

    [24:25] 开始学习
  • 3-2

    卷积神经网络原理 卷积神经网络原理

    「仅限付费用户」点击下载“3.2 卷积神经网络原理.pdf”

    [23:32] 开始学习
  • 3-3

    神经网络训练流程 神经网络训练流程

    「仅限付费用户」点击下载“3.3 神经网络训练流程.pdf”

    [21:18] 开始学习
  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“3.4 神经网络训练技巧:梯度下降策略与优化算法.pdf”

    [14:31] 开始学习
  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“3.5 神经网络训练技巧:批次归一化.pdf”

    [10:06] 开始学习
  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“3.6 神经网络训练技巧: 网络正则化方法.pdf”

    [11:22] 开始学习
  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“3.7 神经网络训练技巧:参数初始化.pdf”

    [04:22] 开始学习
  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“3.8 反向传播与敏感度图(误差)计算.pdf”

    [39:01] 开始学习
  • 第4章 神经网络计算的利器:blas和GEMM

    21分钟1节

  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“4. 矢量和矩阵运算加速实现方法:blas和GEMM.pdf”

    [21:33] 开始学习
  • 第5章 GPU的CUDA编程方法

    31分钟1节

  • 5-1

    CUDA编程方法 CUDA编程方法

    「仅限付费用户」点击下载“5. CUDA编程方法.pdf”

    [31:29] 开始学习
  • 第6章 代码阅读工具及准备

    12分钟1节

  • 6-1

    代码阅读工具及准备 代码阅读工具及准备

    「仅限付费用户」点击下载“6. 代码阅读工具及准备.pdf”

    [12:44] 开始学习
  • 第7章 YOLOv3的预测和训练流程

    3分钟1节

  • 7-1

    YOLOv3的预测和训练流程 YOLOv3的预测和训练流程

    「仅限付费用户」点击下载“7. YOLOv3的预测和训练流程.pdf”

    [03:53] 开始学习
  • 第8章 YOLOv3各层的源码解析

    2小时2分钟13节

  • 8-1

    YOLOv3的cfg文件解读 YOLOv3的cfg文件解读

    「仅限付费用户」点击下载“8.1 YOLOv3的cfg文件解读.pdf”

    [12:44] 开始学习
  • 8-2

    程序中的主要结构体 主要结构体介绍

    [14:14] 开始学习
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学员评分

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