神经网络实践技巧：批次归一化-51CTO学堂

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课程介绍

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适合人群

希望学习YOLOv4目标检测的实现原理与darknet源码的同学们和从业者

你将会学到

学习YOLOv4目标检测原理，解读C语言实现的darknet源码

课程简介

需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：原理与源码解析》

YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。

YOLOv4的实现darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。

本课程将解析YOLOv4的实现原理和源码，具体内容包括：

l YOLOv4目标检测原理

l 神经网络及darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算

l 代码阅读工具及方法

l 深度学习计算的利器：BLAS和GEMM

l GPU的CUDA编程方法及在darknet的应用

l YOLOv4的程序流程

l YOLOv4各层及关键技术的源码解析

本课程将提供注释后的darknet的源码程序文件。

除本课程《Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析》外，本人推出了有关YOLOv4目标检测的系列课程，包括：

《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》

《Windows版YOLOv4-Tiny目标检测实战：训练自己的数据集》

《Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》
《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》

建议先学习一门YOLOv4实战课程，对YOLOv4的使用方法了解以后再学习本课程。

YOLOv4-网络结构图 - 608.jpg

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