YOLOv5原理分析与Pytorch源码深度解读

        本课程将手把手地带着大家详细解读YOLOv5架构的基本原理，并对基于Pytorch的源代码进行逐行地调试和讲解。本课程将从三个方面来讲解，分别是深度学习环境的安装、基本原理的介绍和源代码的逐行解读。其中源代码解读是本课题的最重要的内容，分detect、test和train三个主线来进行。为了方便大家更好的理解，无论是原理还是源代码的讲解，都是本着由浅入深的原则，必要时还加入了一些基础程序的讲解。

        值得一提的是，本课程在程序上理解的难点有：锚点的自适应计算、NMS的计算、模型结构ymal文件的导入、mAP的计算、卷积和BN的融合、损失函数的计算、AMP训练框架等，这些在本课程里都进行了从原理到程序的详细分析和讲解。

        可以说，经过本课程的学习，大家对YOLOv5源代码的理解将达到融会贯通的程度，也将对学习YOLO系列的其它框架的知识打下坚实的基础。