YOLOv3目标检测实战：网络模型改进方法

第一章：课程介绍

• 1. 课程介绍

  [ 09:01 ]
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第二章：darknet的安装及测试

• 1. darknet的安装及测试

  [ 06:53 ]
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第三章：PASCAL VOC数据集下载及训练

• 1. PASCAL VOC数据集下载及训练

  [ 13:27 ]
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• 2. PASCAL VOC数据集训练与测试演示

  [ 13:38 ]

第四章：Eclipse的安装与使用

• 1. Eclipse的安装

  [ 04:00 ]
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• 2. Eclipse的使用演示HelloWord

  [ 05:28 ]
• 3. Eclipse调试程序方法

  [ 13:38 ]

第五章：改进方法1：不显示某类目标的方法

• 1. 任务介绍

  [ 02:59 ]
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• 2. 代码修改

  [ 04:28 ]
• 3. 改进演示

  [ 11:16 ]

第六章：改进方法2：合并BN层到卷积层

• 1. 改进原理

  [ 12:34 ]
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• 2. 源码回顾

  [ 04:32 ]
• 3. 代码修改

  [ 04:19 ]
• 4. 改进演示

  [ 04:57 ]
• 5. 性能测试

  [ 04:34 ]

第七章：改进方法3：使用GIoU指标和损失函数

• 1. 改进原理

  [ 26:45 ]
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• 2. 代码修改

  [ 31:56 ]
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• 3. 改进演示

  [ 13:28 ]

第八章：改进方法4： Tiny YOLOv3

• 1. 改进原理

  [ 04:45 ]
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• 2. 改进演示

  [ 09:06 ]

第九章：AlexyAB/darknet

• 1. 项目介绍

  [ 12:05 ]
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• 2. 安装与使用

  [ 03:24 ]
• 3. 训练可视化

  [ 01:17 ]
• 4. 结果测试

  [ 06:28 ]

第一十章：课程总结

• 1. 课程总结

  [ 01:41 ]
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第一十一章：课程网盘文件介绍

• 1. 课程网盘文件介绍

  [ 03:37 ]
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