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YOLOv5目标检测实战系列课程
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YOLOv5实战中国交通标志识别
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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
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YOLOv3目标检测:原理与源码解析
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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
1342人学习
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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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更 多 11 门 课 程
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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1642人学习
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YOLOv5改进:更换Neck(结合BiFPN,ASFF)
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¥78.00
更 多 6 门 课 程




- 课程介绍
- 课程大纲试看
- 讲师好课66
适合人群:
希望学习YOLOv8实例分割技术的学员和从业者
你将会学到:
掌握YOLOv8实例分割训练自己的数据集方法
课程简介:
Ultralytics YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功,引入了新功能和改进,进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。
本课程将手把手地教大家使用labelme标注和使用YOLOv8训练自己的数据集,完成一个多目标实例分割实战项目。本课程以汽车驾驶场景图片和视频开展项目实战:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和实例分割。
本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装软件环境(Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn)、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用labelme标注自己的数据集、数据集格式转换、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。
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课程大纲-YOLOv8实例分割实战:训练自己的数据集
资料下载第1章课程介绍(8分钟1节)
第2章图像分割基础篇(30分钟2节)
第3章YOLOv8网络原理篇(1小时3分钟3节)
第4章YOLOv8实例分割项目实战(Windows)(59分钟9节)
第5章YOLOv8实例分割项目实战(Ubuntu)(1小时10分钟9节)
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