Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析

需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：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。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《Windows版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： 《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》 《Windows版YOLOv4-Tiny目标检测实战：训练自己的数据集》 《Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》 《Windows版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