数据集准备-51CTO学堂

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课程介绍

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适合人群

1、适合于想掌握yolov5模型训练和C++部署的同学。 2、需要有一定的Python和c/c++基础 3、需要对深度学习有基本的了解

你将会学到

掌握基本的pytorch的yolov5的模型训练以及C++的模型调用部署

yolov5目标检测模型训练
yolov5自定义数据集
车牌定位模型的训练
口罩佩戴识别模型的训练
印章分类模型的训练
C++调用onnx模型

课程简介

本课程yolov5模型训练环境基于：win10+cuda10.2+cudnn8.2.2+pytorch1.8.1+python3.9+opencv-python4.5.5.36+onnx1.11+onnxruntime-gpu1.10

本课程C++调用onnx模型(非opencv调用)的环境基于:win10+cuda11.1+cudnn8.0+opencv3.4.4+onnxruntime-gpu1.10

1、使用pytorch yolov5-6.1版本的工程；

2、进行自定义数据集的准备以及yolov5模型的训练；

3、yolov5训练模型的onnx模型转换以及C++调用onnx模型部署(非opencv调用)；

4、车牌定位模型的训练；

5、口罩佩戴识别模型的训练；

6、印章分类模型的训练；

7、20220910更新：onnx的代码健壮性增强。

yolo目标检测 C++ onnx使用示例工程分享：

链接：https://pan.baidu.com/s/1Ga_x8auJ9220Nubx0Mw6gA

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