包含课程

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  19330人 学习人数

  5.0分 课程评分
  YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲

  本课程使用YOLOv5和DeepSORT对视频中的行人、车辆做多目标跟踪和计数，开展YOLOv5目标检测和DeepSORT多目标跟踪强强联手的应用。 课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示，并对DeepSORT原理和代码做详细解读（使用PyCharm单步调试讲解）。 课程包括：基础篇、实践篇、原理篇和代码解析篇。Ÿ  基础篇包括多目标跟踪任务介绍、数据集和评估指标；Ÿ  实践篇包括Win10和Ubuntu系统上的YOLOv5+DeepSORT的多目标跟踪和计数具体的实践操作步骤演示，特别是对行人、车辆的ReID数据集讲解了训练方法；Ÿ  原理篇中讲解了马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器的原理，并解读了SORT和DeepSORT论文；Ÿ  代码解析篇中使用PyCharm单步调试对DeepSORT的代码逐个文件进行讲解。课程提供注释后的代码。

  行人计数

  yolov5

  车辆计数

  计算机视觉

  人工智能

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  9457人 学习人数

  4.0分 课程评分
  YOLOv5实战口罩佩戴检测

  人脸口罩佩戴检测(识别)是当前急需的应用，而YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv5实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv5可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度实时检测。 本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法，包括使用labelImg和“精灵标注助手”标注工具以及使用Python代码对第三方数据集进行清洗。 本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，分别在Windows和Ubuntu系统上做人脸口罩佩戴检测的项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv5、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases(wandb)训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

  yolov5

  yolo

  计算机视觉

  目标检测

  人工智能

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  7171人 学习人数

  4.8分 课程评分
  YOLOv5实战中国交通标志识别

  在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv5是目前流行的非常强悍的目标检测技术。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv5目标检测方法实现实时交通标志识别。本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，分别在Windows和Ubuntu系统上做中国交通标志识别的项目演示。具体项目过程包括：安装软件环境、安装YOLOv5、TT100K数据集及格式转换、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。 

  yolov5

  yolo

  tt100k

  计算机视觉

  目标检测

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  11353人 学习人数

  5.0分 课程评分
  YOLOv5实战垃圾分类目标检测

  垃圾分类是一项利国利民的民生工程，需要全社会的共同参与。YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用超万张已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，分别在Windows和Ubuntu系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签）、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

  yolov5

  yolo

  计算机视觉

  目标检测

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