Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集

学习Windows系统上YOLOv4目标检测训练自己的数据集方法

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中级27课时2021/08/13更新

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白老师
白老师高级讲师讲师评分5.0学员377745课程80

长期从事IT技术研究和开发

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  • 课程大纲

适合人群:

对YOLOv4目标检测感兴趣的同学们和从业者

你将会学到:

学习Windows系统上YOLOv4目标检测训练自己的数据集方法

课程简介:

课程演示环境:Windows10; cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudio2019; OpenCV3.4


需要学习ubuntu系统YOLOv4的同学请前往:《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》

https://edu.51cto.com/course/22982.html


YOLOv4来了!速度和精度双提升!

 

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%。

 

YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。

 

本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Windows系统上做项目演示。包括:安装软件环境、安装YOLOv4、标注自己的数据集、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)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标检测性能的技巧。

 

除本课程《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:

《Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》
《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》
《Windows版YOLOv4目标检测:原理与源码解析》




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