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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
1、适合于想掌握yolov5模型训练和C++部署的同学。 2、需要有一定的Python和c/c++基础 3、需要对深度学习有基本的了解
你将会学到：
掌握基本的pytorch的yolov5的模型训练以及C++的模型调用部署
- yolov5目标检测模型训练
- yolov5自定义数据集
- 车牌定位模型的训练
- 口罩佩戴识别模型的训练
- 印章分类模型的训练
- C++调用onnx模型
课程简介：
本课程yolov5模型训练环境基于：win10+cuda10.2+cudnn8.2.2+pytorch1.8.1+python3.9+opencv-python4.5.5.36+onnx1.11+onnxruntime-gpu1.10
本课程C++调用onnx模型(非opencv调用)的环境基于:win10+cuda11.1+cudnn8.0+opencv3.4.4+onnxruntime-gpu1.10
1、使用pytorch yolov5-6.1版本的工程；
2、进行自定义数据集的准备以及yolov5模型的训练；
3、yolov5训练模型的onnx模型转换以及C++调用onnx模型部署(非opencv调用)；
4、车牌定位模型的训练；
5、口罩佩戴识别模型的训练；
6、印章分类模型的训练；
7、20220910更新：onnx的代码健壮性增强。
yolo目标检测 C++ onnx使用示例工程分享：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Ga_x8auJ9220Nubx0Mw6gA
提取码：kpe9
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课程大纲-yolov5(pytorch)目标检测实战入门
第1章环境准备与课程简介(32分钟7节)
第2章YOLOv5模型训练与测试(15分钟5节)
第3章VOC数据集的模型训练(10分钟3节)
第4章COCO数据集的模型训练(12分钟2节)
第5章自定义数据集的模型训练(16分钟6节)
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