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【课程介绍】
YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。
本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。
Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。
除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：
《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》
《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》
《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》
YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。
本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。
Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。
除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：
《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》
《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》
《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》
敬请关注并选择学习！
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【课程收益】
学习和掌握YOLOv3目标检测训练自己的数据集方法
掌握图像标注方法
掌握YOLOv3数据集整理方法
掌握YOLOv3训练、测试、性能统计方法
学习和掌握YOLOv3目标检测训练自己的数据集方法
掌握图像标注方法
掌握YOLOv3数据集整理方法
掌握YOLOv3训练、测试、性能统计方法
课程大纲
课件付费后打包下载
- 第二章：目标检测基础知识
-
- 1. 目标检测-任务 课件付费后下载 3:22
- 2. 目标检测-常用数据集 3:12
- 3. 目标检测-性能指标 13:48
- 4. 目标检测-网络模型演进 6:09
- 第三章：YOLOv3目标检测原理
-
- 1. YOLOv3原理 课件付费后下载 20:02
- 2. 初识Darknet 7:06
- 第四章：足球目标检测
-
- 1. 安装Darknet 课件付费后下载 9:01
- 2. 给自己的数据集打标签 课件付费后下载 12:10
- 3. 整理自己的数据集 7:44
- 4. YOLOv3的cfg文件解读 课件付费后下载 11:10
- 5. 修改配置文件 5:46
- 6. 训练自己的数据集 11:05
- 7. 测试训练出的网络模型 5:28
- 8. 性能统计 0:52
- 9. 先验框聚类 1:48
- 第五章：梅西目标检测
-
- 1. 数据集准备及网络训练 课件付费后下载 9:44
- 2. 网络模型测试 2:33
- 3. 性能统计及先验框聚类 3:23
- 第六章：足球和梅西目标检测
-
- 1. 数据集准备及网络训练 课件付费后下载 6:52
- 2. 网络模型测试 5:28
- 3. 性能统计及先验框聚类 3:40
- 第七章：课程总结
-
- 1. 课程总结 1:49
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