YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集

课程演示环境：Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》，课程链接https://edu.csdn.net/course/detail/28748 YOLOv4来了！速度和精度双提升！ 与 YOLOv3 相比，新版本的 AP（精度）和 FPS （每秒帧率）分别提高了 10% 和 12%。 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv4使用AlexAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装YOLOv4、标注自己的数据集、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)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标训练性能的技巧。 除本课程《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括： 《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴识别》 《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》 《YOLOv4目标检测：原理与源码解析》