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

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

4.9分 新课热卖榜    第1 严选课 更新: 2020/11/17

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小超老师

讲师评分:4.9 1门 课程 4225 次学习

华中科技大学工程硕士学位,以第一发明人已受理AI图像领域专利一项,从事高精地图采集和识别相关算法包括目标检测,分割,分类3年研发和工业部署经验,以及轻量检测模型移动端部署经验,6年安...

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 学员评价
  • 学习路径

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


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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

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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

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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。

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附项目截图:

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课程大纲

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
  • 1-2

    代码与项目介绍

    [07:41] 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
  • 2-2

    卷积和步长的巧妙配合

    [06:36] 开始学习
  • 2-3

    人工卷积核产生的效果

    [03:14] 开始学习
  • 2-4

    Yolov4里的卷积例子

    [03:54] 开始学习
  • 2-5

    最大池化操作

    [05:32] 开始学习
  • 2-6

    全连接层讲解

    [06:19] 开始学习
  • 2-7

    卷积神经网络VGG16_01

    [06:29] 开始学习
  • 2-8

    卷积神经网络VGG16_02

    [10:36] 开始学习
  • 2-9

    1X1卷积核的用处01

    [08:05] 开始学习
  • 2-10

    1X1卷积核的用处02

    [05:13] 开始学习
  • 2-11

    1X1卷积核的用处03

    [03:22] 开始学习
  • 2-12

    1X1卷积核的用处04(yolo中的1X1预测思想)

    [16:15] 开始学习
  • 2-13

    YOLOV4里的one-hot编码

    [04:53] 开始学习
  • 2-14

    softmax原理和计算

    [04:05] 开始学习
  • 2-15

    sigmod和代替softmax

    [08:24] 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
  • 2-18

    激活函数原理和作用

    [09:29] 开始学习
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学员评分

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