007-总结
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适合人群
最好是有python与C++语言基础,深度学习基础的人士,小白亦可!
pytorch,C++/python语言开发者,OpenCV开发工程师,对人工智能与计算机视觉感兴趣的,在校大学生,研究生
你将会学到
学会使用YOLOv5实现自定义对象检测模型训练与CPU+OpenVINO上面的实时部署推理
课程简介
通过一个完成的例子,介绍pytorch版本YOLOv5模型的自定义训练到部署的全过程。从数据采集,准备,转换为YOLO格式数据,到模型训练,结构详细。到导出ONNX格式,使用OpenVINO部署推理,实现在CPU上python与C++版本的YOLOv5模型准实时推理。完成自定义对象检测的整个流程,即时你是小白,看完教程,跟着教程你也一样可以训练与部署一个自定义对象模型!
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自动连播
- 第一章 概述与环境搭建
- 1-1试看 概述与环境搭建29:53
- 第二章 YOLOv5自定义对象的模型训练
- 2-1002-YOLOv5模型结构18:47
- 2-2003-自定义数据采集与格式29:26
- 2-3004-模型文件配置与训练30:10
- 第三章 YOLOv5自定义对象检测模型的导出与部署
- 3-1005-模型测试与转换11:42
- 3-2006-模型部署12:30
- 3-3007-总结04:25
- 第四章 资料与代码下载
- 4-1资料一,课程源码
- 4-2资料二,水果模型的ONNX与IR文件
- 4-3YOLOv5+OpenINO+C++ 封装类!
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