将python包列表导出到requirements文件并离线
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适合人群
1、适合于想做目标检测和分类的同学;
2、适合于有python和C++语言基础的同学;
3、适合于有深度学习卷积网络等基础知识的同学;
你将会学到
你将从本课程中学习如何用pytorch训练yolov3模型并用libtorch去加载
- pytorch版本的yolov3模型训练
- libtorch调用yolov3模型
- yolov3目标检测与分类
- pytorch框架下的yolov3模型训练
- libtorch调用yolov3模型
- 基于pytorch的yolov3目标检测与分类
课程简介
1、基于pytorch1.4+Libtorch1.4+CUDA10.1+python3+windows10+opencv3.4.4
2、使用PyTorch1.4进行yolov3的模型训练
3、使用Libtorch1.4进行yolov3的模型测试
4、使用libtorch1.4加载darknet c训练的yolov3模型
5、本课程示例数据集基于CCPD2020的车牌数据集进行目标检测和分类的演示。
6、提供visual studio 2019的libtorch工程;
7、C++下使用opencv3.4.4的计算机视觉库;
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