YOLOX目标检测课程套餐-CSDN程序员研修院

9851人学习人数

4.9分课程评分

YOLOX目标检测实战：训练自己的数据集
YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。YOLOX使用 PyTorch开发，采用了Anchor-free机制、解耦头、Multi Positives、先进的标签分配策略和强数据增广等前沿技术。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOX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YOLOX、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。

yolo
yolox
计算机视觉
目标检测
pytorch

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2599人学习人数

4.9分课程评分

YOLOX目标检测实战：TensorRT加速部署
YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程在Ubuntu系统上详细演示使用TensorRT对YOLOX进行加速和部署。特别是讲述了针对自己数据集上训练出的YOLOX的TensorRT加速部署方法。

tensorrt
YOLO
yolox
计算机视觉
目标检测

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1820人学习人数

4.7分课程评分

YOLOX目标检测实战：OpenVINO部署
YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。 OpenVINO是针对Intel的CPU等设备的加速工具。本课程在Windows和Ubuntu系统上详细演示使用OpenVINO对YOLOX进行加速和部署。其中对Python和C++的OpenVINO部署都进行了讲解。特别是讲述了针对自己数据集上训练出的YOLOX的OpenVINO加速部署方法。相关课程：《YOLOX目标检测实战：训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/35586《YOLOX目标检测实战：TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35716

yolo
YOLOX
计算机视觉
目标检测
OpenVINO

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1161人学习人数

4.9分课程评分

YOLOX目标检测实战：Flask部署
YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。利用YOLOX训练完自己的数据集后，如何向大众展示并提供落地的服务呢？本课程将提供相应的解决方案，具体讲述使用Web应用程序框架Flask进行YOLOX的Web应用部署。用户可通过客户端浏览器上传图片，经服务器处理后返回图片检测数据并在浏览器中绘制检测结果。本项目采取前后端分离的系统架构和开发方式，减少前后端的耦合。课程包括：YOLOX的Flask部署系统架构、Flask的安装、分别在Windows和Ubuntu系统上的部署演示、YOLOX的后端代码（Flask的服务程序代码、YOLOX的API接口代码）、前端代码（HTML、CSS、Javascript）、生产环境部署建议等。相关课程：《YOLOX目标检测实战：训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/35586《YOLOX目标检测实战：TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35716 <https://edu.csdn.net/course/detail/35716>《YOLOX目标检测实战：OpenVINO加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35791 <https://edu.csdn.net/course/detail/35791>

yolo
yolox
计算机视觉
目标检测
人工智能

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3065人学习人数

4.9分课程评分

YOLOX目标检测实战：Android手机部署
YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。本课程在Windowsa上详细演示YOLOX（YOLOX-nano和YOLOX-tiny）在Android（安卓）手机进行部署过程。内容包括：安装软件和PyTorch，克隆和安装YOLOX，导出ONNX模型，导出NCNN模型文件，安装Android Studio，准备android项目文件，手机连接电脑并编译软件，项目代码解析。相关课程：《YOLOX目标检测实战：训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/35586《YOLOX目标检测实战：TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35716 <https://edu.csdn.net/course/detail/35716>《YOLOX目标检测实战：OpenVINO部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35791 《YOLOX目标检测实战：Flask部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35815

安卓
yolox
计算机视觉
ncnn
android

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3445人学习人数

4.9分课程评分

YOLOX目标检测实战：Jetson Nano部署
YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。 Jetson Nano是英伟达含有GPU的人工智能硬件。本课程讲述如何部署YOLOX在Jetson Nano开发板上。部署完成后可进行视频文件和摄像头视频的目标检测。部署时将使用AI视频处理加速引擎TensorRT和DeepStream。课程内容包括： * 原理篇（DeepStream介绍、TensorRT介绍） * 实践篇（Nano硬件搭建、烧录系统镜像、安装远程登录工具、安装和测试DeepStream、导出YOLOX的onnx文件、安装onnx2trt、生成TensorRT的engine文件、使用DeepStream部署YOLOX(small, tiny, nano)、Nano部署测试、针对自训练数据集的修改。相关课程：《YOLOX目标检测实战：训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/35586《YOLOX目标检测实战：TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35716 <https://edu.csdn.net/course/detail/35716>《YOLOX目标检测实战：OpenVINO部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35791《YOLOX目标检测实战：Flask部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35815 <https://edu.csdn.net/course/detail/35815>《YOLOX目标检测实战：Android手机部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35884 <https://edu.csdn.net/course/detail/35884>

Nano
YOLOX
Jetson Nano
计算机视觉
目标检测

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1801人学习人数

4.9分课程评分

YOLOX目标检测：原理与源码解析
【为什么要学习这门课】 Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！代码阅读是从基础到提高的必由之路。 YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。YOLOX使用PyTorch实现，含有很多业界前沿和常用的技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理，其中不少知识点的代码可以作为相关项目的借鉴。【课程内容与收获】本课程将在Ubuntu和Windows系统演示YOLOX对PASCAL VOC数据集和训练和测试，并详细解析YOLOX的实现原理和源码，对关键代码使用PyCharm的debug模式逐行分析解读。本课程将提供注释后的YOLOX的源码程序文件。【相关课程】除本课程《YOLOX目标检测：原理与源码解析》外，请关注YOLOX系列的其它课程，包括：《YOLOX目标检测实战：训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/35586 《YOLOX目标检测实战：TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35716 《YOLOX目标检测实战：OpenVINO部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35791 《YOLOX目标检测实战：Flask部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35815 《YOLOX目标检测实战：Android（安卓）手机部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35884

YOLO
YOLOX
计算机视觉
目标检测
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套餐介绍

YOLOX目标检测原理、代码解析、训练自己的数据集及部署（TensorRT, OpenVINO, Jetson Nano, Flask, 安卓手机）系列课程

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