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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
希望学习YOLOv5目标检测的学员(Windows上演示)
你将会学到：
掌握Pytorch版的YOLOv5目标检测训练自己的数据集方法(Windows上演示)
课程简介：
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高，更加灵活和便利。
本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5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YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Windows系统上做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。
除本课程《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人将推出有关YOLOv5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：
《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》
《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：Flask Web部署》
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课程大纲-YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集(Windows)
第1章课程介绍(7分钟1节)
第2章目标检测基础知识(26分钟3节)
第3章YOLOv5目标检测网络(41分钟5节)
第4章YOLOv5单目标检测-足球(1小时6分钟10节)
第5章YOLOv5多目标检测-足球和梅西(33分钟5节)
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