目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战)

从零使用PyTorch构建YOLOV4完整的训练代码,并完成车辆行人检测实战

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中级 64课时 13小时1分钟 2021/04/28更新

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适合人群:

1.刚刚研究生或者本科毕业的同学,想在图像领域发展,需要进一步提炼算法能力 2.有一定开发经验,想转到算法岗的朋友们,YOLOV4则是面试的敲门砖

课程目标:

从零使用PyTorch构建YOLOV4完整的训练代码,并完成车辆行人检测实战

课程简介:


YOLOV4之PyTorch版本从零复现和人车检测实战


微信图片_20201013152306.png


一.大量的手工图讲课(杜绝照本宣科)

带你深入浅出所有YOLOV4核心思想

微信图片_20201013145504.png

微信图片_20201013145507.png

微信图片_20201013145509.png


二.从空目录开始构建完整的YOLOV4项目代码 


1. 800行代码现场从零敲,带你深入浅出YOLOV4所有核心

1)YOLOV4损失函数,训练核心流程build_target

2) YOLOV4整体网络结构,和所有子模块组件从零编写

微信图片_20201013151336.png

2. 1000+行代码逐行解读+Debug,完全理解训练代码

1)完整的训练代码和推断代码

2)各种工具的集成和讲解,包括darknet模型导入工具,map和准招率计算工具,训练过程可视化工具


三.行人车辆检测实战

在我们构建完所有PyTorch代码后,使用代码完成YOLOV4项目实战,学习模型裁剪技巧,工程调参经验。

微信图片_20201013152056.png


附项目截图:

微信图片_20201013152809.png

微信图片_20201013152951.png


微信图片_20201013153439.png

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