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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
最好是有python与C++语言基础,深度学习基础的人士,小白亦可! pytorch,C++/python语言开发者,OpenCV开发工程师,对人工智能与计算机视觉感兴趣的,在校大学生,研究生
你将会学到:
学会使用YOLOv5实现自定义对象检测模型训练与CPU+OpenVINO上面的实时部署推理
课程简介:
通过一个完成的例子,介绍pytorch版本YOLOv5模型的自定义训练到部署的全过程。从数据采集,准备,转换为YOLO格式数据,到模型训练,结构详细。到导出ONNX格式,使用OpenVINO部署推理,实现在CPU上python与C++版本的YOLOv5模型准实时推理。完成自定义对象检测的整个流程,即时你是小白,看完教程,跟着教程你也一样可以训练与部署一个自定义对象模型!
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课程大纲-YOLOv5自定义对象检测训练到部署
第1章概述与环境搭建(29分钟1节)
第2章YOLOv5自定义对象的模型训练(1小时18分钟3节)
第3章YOLOv5自定义对象检测模型的导出与部署(28分钟3节)
第4章资料与代码下载(03节)
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