神经网络的学习原理:反向传播算法
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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
学懂YOLOv4目标检测原理和技术;读懂C语言实现的darknet源码
课程简介
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,引入了许多新的目标检测技巧,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《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:
《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》
《YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》
《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》
《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。
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