目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战)

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

5分 畅销课 更新: 2021/04/28

收藏( 134 下载课程 二维码 下载学堂APP 缓存视频离线看 学习社群 二维码 关注公众号 加入官方群

34730 学习人数 13小时1分钟 64课时
课程权益 15分钟内无条件退款 1、仅限付费视频课程适用
2、购买后15分钟内可以找到客服进行沟通退款
3、下载资料后不再享有退款特权
4、客服(Tel:400-101-1651)

下载资料后不支持
24小时内答疑 随时随地观看课程
  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 学员评价
  • 专题套餐

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

展开更多

课程大纲-目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战)

资料下载
  • 第1章 课程介绍

    20分钟2节

  • 1-1

    课程介绍

    「仅限付费用户」点击下载“ppt和手工图.zip”

    [12:59] 开始学习
  • 第2章 预备知识整装待发

    2小时8分钟18节

  • 2-1

    图像卷积

    「仅限付费用户」点击下载“yolov4代码和数据集.zip”

    [11:36] 开始学习
  • 2-16

    BN操作01

    [06:30] 开始学习
  • 2-17

    BN操作02

    [07:56] 开始学习
展开更多

5

学员评分

  • 0%
  • 0%
  • 0%
  • 0%
  • 0%
超过  “计算机视觉”   99%的课程

    1
    非常糟

    2
    很差

    3
    一般

    4
    很好

    5
    非常好

      展开更多
      加载中
      没有了哦~
      ¥158.00
      仅需¥99.54
      关注公众号 领VIP会员
      下次再说

      点击打包下载,即可获取该课程全部资料

      打包下载
      16周年庆满减满200减20元 满400减40元
      16周年庆,实付满200减20元
      是否单独购买该课程?
      直接购买 去凑单
      在线
      客服
      APP
      下载

      下载Android客户端

      下载iphone 客户端

      官方
      微信

      关注官方微信

      返回
      顶部