你将收获

学懂YOLOv4目标检测原理

读懂C语言实现的darknet源码

适用人群

具有一定深度学习基础,希望学习YOLOv4目标检测的实现原理与darknet源码的同学们

课程介绍

需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战:原理与源码解析》,

课程链接 https://edu.csdn.net/course/detail/29865

【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。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。

YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。

YOLOv4的实现darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,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。

【课程内容与收获】

本课程将解析YOLOv4的实现原理和源码,具体内容包括:

- YOLOv4目标检测原理
- 神经网络及darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算
- 代码阅读工具及方法
- 深度学习计算的利器:BLAS和GEMM
- GPU的CUDA编程方法及在darknet的应用
- YOLOv4的程序流程

- YOLOv4各层及关键技术的源码解析

本课程将提供注释后的darknet的源码程序文件。

【相关课程】

除本课程《YOLOv4目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv4目标检测的系列课程,包括:

《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》

《YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》

《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》
《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》

建议先学习一门YOLOv4实战课程,对YOLOv4的使用方法了解以后再学习本课程。

【YOLOv4网络模型架构图】

下图由白勇老师绘制

 

课程目录

学员评价

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