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YOLOv5目标检测实战系列课程
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YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析
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YOLOv5实战中国交通标志识别
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YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)
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YOLOv3目标检测实战系列课程
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YOLOv3目标检测：原理与源码解析
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YOLOv3目标检测实战：网络模型改进方法
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深度学习之图像分割系列课程
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UNet（TensorFolow2）图像语义分割实战：训练自己的数据集
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UNet（PyTorch）图像语义分割实战：训练自己的数据集
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DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割实战：训练自己的数据集
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YOLOv4目标检测实战系列课程
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YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集
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Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集
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YOLOv5改进与轻量化系列课程
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YOLOv5改进：更换骨干网
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YOLOv5改进：添加注意力机制
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YOLOv5改进：更换Neck（结合BiFPN，ASFF)
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更 多 6 门 课 程
- 课程介绍
- 课程大纲试看
- 讲师好课67
- 学员评价
适合人群：
希望学习YOLOv5目标检测Jetson Nano部署方法的学员
你将会学到：
掌握YOLOv5的Jetson Nano部署方法
课程简介：
PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。Jetson Nano是英伟达含有GPU的人工智能硬件。本课程讲述如何部署YOLOv5在Jetson Nano开发板上。 部署完成后可进行图像、视频文件和摄像头视频的实时目标检测。部署时将使用AI视频处理加速引擎TensorRT和DeepStream。
课程内容包括：原理篇（DeepStream介绍、TensorRT介绍、tensorrtx介绍）、实践篇（Nano硬件搭建、烧录系统镜像、安装远程登录工具、安装和测试DeepStream、安装yolov5、生成yolov5s.wts文件、生成yolov5s.engine、使用DeepStream部署yolov5
Nano部署测试）
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课程大纲-YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署
资料下载第1章课程介绍(5分钟1节)
第2章原理篇(23分钟3节)
第3章实践篇(51分钟9节)
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