你将收获

掌握YOLOv4-tiny目标检测训练自己的数据集方法

掌握labelImg图像标注方法

适用人群

希望学习YOLOv4-tiny目标检测的学员

课程介绍

课程演示环境:Ubuntu

 

需要学习Windows系统YOLOv4-tiny的同学请前往《WindowsYOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》

 

YOLOv4-tiny来了!速度大幅提升!

 

YOLOv4-tinyCOCO上的性能可达到:40.2% AP50, 371 FPS (GTX 1080 Ti)。相较于YOLOv3-tinyAPFPS的性能有巨大提升。并且,YOLOv4-tiny的权重文件只有23MB,适合在移动端、嵌入式设备、边缘计算等设备上部署。

 

本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4-tiny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-tiny使用AlexAB/darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:YOLOv4-tiny的网络结构、安装YOLOv4-tiny、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。  

 

除本课程《YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关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:训练自己的数据集》

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》


课程目录

学员评价

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