安装软件环境及PyTorch(Ubuntu)

996 未经授权,禁止转载了解课程
课程介绍
讨论{{interaction.discussNum ? '(' + interaction.discussNum + ')' : ''}}
适合人群
希望学习YOLOv6目标检测技术的学员和从业者
你将会学到
学习使用YOLOv6目标检测训练自己的数据集
课程简介

YOLOv6是美团视觉智能部新近推出的高性能实时目标检测网络,在精度和速度方面均超越其它同体量算法。

YOLOv6使用 PyTorch开发,基于 RepVGG style 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。采用了Anchor-free无锚范式、解耦头、SimOTA标签分配策略和SIoU边界框回归损失等前沿技术。 

本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv6训练自己的数据集,完成一个多目标检测实战项目,可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。  

本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv6、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 

 

图片检测效果.jpg

课程内容.png

展开更多
发布
头像

{{ item.user.nick_name }} {{ EROLE_NAME[item.user.identity] }}

置顶笔记
讨论图
{{ item.create_time }}回复
  • 删除

    是否确认删除?

    确认
    取消
  • {{ item.is_top == 1 ? '取消置顶' : '置顶'}}

    已有置顶的讨论,是否替换已有的置顶?

    确认
    取消
{{ tag.text}}
头像
{{ subitem.user.nick_name }}{{ EROLE_NAME[subitem.user.identity] }}
{{ subitem.create_time }}回复
删除

是否确认删除?

确认
取消
发布
{{pageType === 'video' ? '讨论区抢占沙发,可获得双倍学分' :'讨论区空空如也,你来讲两句~'}}
发布
{{tips.text}}
{{ noteHeaderTitle }} 笔记{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
优质笔记
更新于:{{ $dayjs.formate('YYYY-MM-DD HH:mm:ss', item.last_uptime*1000) }}
头像
{{ detail.username }}

公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”

{{ noteEditor.content.length }}/2000

公开笔记
保存
提问

讲师收到你的提问会尽快为你解答。若选择公开提问,可以获得更多学员的帮助。

记录时间点
记录提问时视频播放的时间点,便于后续查看
公开提问
提交