深度学习-物体检测-YOLO实战系列 高阶

学习物体检测YOLO三代算法并进行项目实战

5分 严选课 更新: 近三个月

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唐宇迪

讲师评分:4.8 82门 课程 271万 次学习

同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联...

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适合人群:

人工智能,深度学习方向的同学们

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课程目标:

学习物体检测YOLO三代算法并进行项目实战

课程简介:

物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块:(1),YOLO系列算法精讲,详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析,通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节;(1),YOLO-V3项目实战,详细解读V3版本源码,通过debug模式讲解其中每一行代码,从根本学习YOLO系列全部实现细节。整体风格通俗易懂,原理+实战实战,提供全部课程所需PPT,数据,代码。

默认文件1586074457859.png未命名.png深度学习检测算法-YOLO 核心原理+源码880.png


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课程大纲

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  • 第1章 深度学习经典检测方法概述

    42分钟6节

  • 1-1

    课程内容与风格介绍

    [08:30] 开始学习
  • 1-2

    检测任务中阶段的意义

    [06:21] 开始学习
  • 1-3

    不同阶段算法优缺点分析

    「仅限付费用户」点击下载“数据代码.txt”

    [04:42] 开始学习
  • 1-4

    IOU指标计算

    [05:09] 开始学习
  • 1-5

    评估所需参数计算

    [10:00] 开始学习
  • 1-6

    map指标计算

    [07:26] 开始学习
  • 第2章 YOLO-V1整体思想与网络架构

    45分钟5节

  • 2-1

    YOLO算法整体思路解读

    [07:11] 开始学习
  • 2-2

    检测算法要得到的结果

    [06:17] 开始学习
  • 2-3

    整体网络架构解读

    [11:38] 开始学习
  • 2-4

    位置损失计算

    [08:12] 开始学习
  • 2-5

    置信度误差与优缺点分析

    [11:48] 开始学习
  • 第3章 YOLO-V2改进细节详解

    1小时2分钟8节

  • 3-1

    V2版本细节升级概述

    [05:42] 开始学习
  • 3-2

    网络结构特点

    [06:02] 开始学习
  • 3-3

    架构细节解读

    [06:52] 开始学习
  • 3-4

    基于聚类来选择先验框尺寸

    [10:21] 开始学习
  • 3-5

    偏移量计算方法

    [10:48] 开始学习
  • 3-6

    坐标映射与还原

    [03:36] 开始学习
  • 3-7

    感受野的作用

    [11:06] 开始学习
  • 3-8

    特征融合改进

    [07:55] 开始学习
  • 第4章 YOLO-V3核心网络模型

    43分钟7节

  • 4-1

    V3版本改进概述

    [08:18] 开始学习
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学员评分

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