YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集(Windows) 中阶

掌握Pytorch版的YOLOv5目标检测训练自己的数据集方法(Windows上演示)

3分 新课热卖榜    第3 更新: 2020/10/29

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白勇

讲师评分:4.6 31门 课程 14万 次学习

高校教授,博士生导师,美国博士学位,十年以上工作经历。先后就职美国和国内信息技术公司与高校。具有国家级科研项目经验;创业公司资深顾问。译著:计算机视觉深度学习;发表学术论文100多篇...

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适合人群:

希望学习YOLOv5目标检测的学员(Windows上演示)

课程目标:

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

资料下载
  • 第1章 课程介绍

    7分钟1节

  • 1-1

    课程介绍

    「仅限付费用户」点击下载“1.课程介绍windows.pdf”

    [07:46] 开始学习
  • 第2章 目标检测基础知识

    26分钟3节

  • 2-1

    目标检测-任务说明

    「仅限付费用户」点击下载“2. 目标检测基础知识.pdf”

    [03:22] 开始学习
  • 2-2

    目标检测-常用数据集

    [03:12] 开始学习
  • 2-3

    目标检测-性能指标

    [19:50] 开始学习
  • 第3章 YOLOv5目标检测网络

    15分钟3节

  • 3-1

    YOLO目标检测系列技术发展史

    「仅限付费用户」点击下载“3.1 YOLO系列发展史.pdf”

    [06:06] 开始学习
  • 3-2

    YOLOv5的Github仓库介绍

    [02:28] 开始学习
  • 3-3

    YOLOv5网络架构、组件及Loss函数

    「仅限付费用户」点击下载“3.3 YOLOv5目标检测.pdf”

    [06:38] 开始学习
  • 第4章 YOLOv5单目标检测-足球

    1小时5分钟8节

  • 4-1

    安装软件环境(cuda,cudnn)

    「仅限付费用户」点击下载“4.yolov5-单目标检测ball-win10.pdf”

    [08:54] 开始学习
  • 4-2

    安装Anaconda和PyTorch

    [04:08] 开始学习
  • 4-3

    克隆和安装YOLOv5

    [10:56] 开始学习
  • 4-4

    标注自己的数据集

    [15:26] 开始学习
  • 4-5

    准备自己的数据集

    [07:52] 开始学习
  • 4-6

    修改配置文件

    [02:35] 开始学习
  • 4-7

    训练自己的数据集

    [09:13] 开始学习
  • 4-8

    测试训练出的网络模型及性能统计

    [06:29] 开始学习
  • 第5章 YOLOv5多目标检测-足球和梅西

    20分钟4节

  • 5-1

    数据集准备

    「仅限付费用户」点击下载“5.yolov5-多目标检测bm-win10.pdf”

    [05:25] 开始学习
  • 5-2

    修改配置文件

    [01:52] 开始学习
  • 5-3

    网络训练

    [06:13] 开始学习
  • 5-4

    网络模型测试及性能统计

    [06:47] 开始学习
  • 第6章 课程总结

    1分钟1节

  • 6-1

    课程总结

    [01:26] 开始学习

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