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深度学习目标检测与分类实战入门专题

在darknet下用c语言开发目标检测与分类，训练深度学习模型；在pytorch框架下训练模型，转换成libtorch，用C/C++进行进一步开发，致力于实际的深度学习工程落地。

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门课程

2326

人学习

课程总时长

银河星君

讲师评分：4.9

长久观看
 
系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段：  DarkNet深度学习入门视频课程

1门课程3780

DarkNet深度学习入门视频课程(C/C++)，此阶段掌握自定义数据集的模型训练和一些目标检测与分类的基础知识。

  • DarkNet深度学习入门视频

    15节1小时3分钟
    课程目标：
    1、本课程是基于win10系统上的darknet源码。2、本课程主要是讲解如何使用darknet来训练模型。3、本课程主要是讲解在opencv中如何调用训练好的模型。4、本课程主要讲解如何使用摄像头采集自己所需要的数据；

    课程大纲

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    第二阶段：  目标检测与分类实战入门课程

    1门课程3000

    目标检测与分类实战入门课程(PyTorch/Libtorch/C/C++)，在pytorch框架下训练目标检测与分类模型，转换到libtorch模型下，进行实际的工程落地应用。

    第三阶段：  Python3+TensorFlow实战

    1门课程7620

    Python3+TensorFlow实战入门视频课程，在tensorflow框架下训练分类模型。

    • Python3+TensorFlow实战入门视频课程

      14节2小时7分钟
      课程目标：
      1、本课程主要是讲解Tensorflow实战，讲解Tensorflow神经网络搭建流程，让同学们对神经网络的搭建有个初步的认识。2、本课程的讲解是基于win10+Anaconda3环境，使用Python3+Tensorf

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