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YOLOv5深度实战:目标检测技术全景探索
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YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)
3505人学习
¥69.00
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YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲
22519人学习
¥98.00
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YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署
3677人学习
¥88.00
更 多 15 门 课 程
YOLOv3目标检测实战系列课程
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YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集
31579人学习
¥58.00
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YOLOv3目标检测:原理与源码解析
16403人学习
¥78.00
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YOLOv3目标检测实战:网络模型改进方法
2819人学习
¥78.00
更 多 3 门 课 程
图像分割技术全覆盖:深度学习应用实战
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UNet(PyTorch)图像语义分割实战:训练自己的数据集
2353人学习
¥88.00
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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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¥88.00
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Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集
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更 多 6 门 课 程
深入浅出YOLOv4目标检测技术系列课程
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YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集
2101人学习
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YOLOv4目标检测:原理与源码解析
4856人学习
¥176.00
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YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别
796人学习
¥151.00
更 多 11 门 课 程
深入浅出YOLOv4目标检测技术系列课程
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YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集
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YOLOv4目标检测:原理与源码解析
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YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别
796人学习
¥151.00
更 多 11 门 课 程
- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
对YOLOv5目标检测技术应用感兴趣的学员和从业者
你将会学到:
学习使用YOLOv5进行中国交通标志识别
课程简介:
在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象,采用YOLOv5目标检测方法实现实时交通标志识别。
本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5,分别在Windows和Ubuntu系统上做中国交通标志识别的项目演示。具体项目过程包括:安装软件环境、安装YOLOv5、TT100K数据集及格式转换、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。
本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法,并提供相应代码。
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课程大纲-YOLOv5实战中国交通标志识别
第1章课程介绍(7分钟1节)
第2章目标检测基础知识(29分钟3节)
第3章YOLOv5目标检测网络(1小时8分钟4节)
第4章交通标志数据集(16分钟2节)
第5章中国交通标志识别实战-Windows演示(1小时56分钟11节)
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