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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
1、适合于想掌握yolov6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yolov6的模型训练以及C++的模型调用部署
- yolov6目标检测模型训练
- yolov6自定义数据集的模型训练
- C++调用onnx模型
- 口罩佩戴模型训练
- 车牌定位模型训练
- 印章分类模型训练
课程简介:
本课程yolov6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 yolov6版本的工程;
2、进行自定义数据集的准备以及yolov6模型的训练;
3、yolov6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、印章分类模型的训练;
6、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
课程大纲-yolov6(pytorch)目标检测实战入门
第1章环境准备与课程简介(39分钟7节)
第2章yolov6的自定义数据集的模型训练(口罩)(16分钟5节)
第3章C++调用yolov6的onnx模型(非opencv调用)(23分钟3节)
第4章其他目标检测项目实战(6分钟1节)
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