你将收获

掌握YOLOv5目标检测训练自己的数据集方法

掌握图像标注方法

掌握YOLOv5数据集整理方法

掌握YOLOv5训练、测试、性能统计方法

适用人群

希望学习YOLOv5目标检测的学员

课程介绍

YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高,更加灵活和便利。 

本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5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YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 

希望学习在Windows系统上演示的学员,请前往《YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Windows)》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/30923

除本课程《YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Ubuntu)》外,本人将推出有关YOLOv5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:

《YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析》

《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:Flask Web部署》

课程内容

技巧

功能

课程目录

学员评价

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