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你将收获

掌握YOLO系列3代算法原理以及改进策略

掌握YOLO-V3版本源码,详解每一行代码作用

熟练应用YOLO框架训练自己的数据与任务

基于YOLO框架进行实际项目开发

适用人群

深度学习计算机视觉方向的同学们

课程介绍

购买课程后,添加小助手微信(微信号:csdnxy68)回复【唐宇迪】

进入学习群,获取唐宇迪老师答疑


物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块:(1),YOLO系列算法精讲,详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析,通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节;(1),YOLO-V3项目实战,详细解读V3版本源码,通过debug模式讲解其中每一行代码,从根本掌握YOLO系列全部实现细节。整体风格通俗易懂,原理+实战实战,提供全部课程所需PPT,数据,代码。

讲师卡更优惠,可观看全部课程内容(包括后续新课):https://edu.csdn.net/lecturer/1079



课程讨论

想请问下微信加助手了,为什么一直没有同意加我?还有课件怎么获取呀,课程目录上只有第一章...

多目标时该怎么算呢

自己的数据集的图片大小是不是没有要求?尺寸是怎样的都可以?

能不能小助手加一下人,发送好友邀请,然后就没有然后了?

对于课程中的疑问,能否有途径帮忙解答

怎么获取学习资料呢?

同学笔记

  • acrefill 2020-07-22 21:53:23

    来源:网络结构特点 查看详情

    v2的改进:

    1. Batch normalization: 

    - no dropout, conv + batch normalization

    - regularization for each layer --> easier to 收敛

    - now seems 'BN' be the necessary of the network processing

  • acrefill 2020-07-22 21:44:40

    来源:置信度误差与优缺点分析 查看详情

    yolo1问题

    1. 每cell只能预测一个类别, 如果重叠无法解决

    2. 小物体检测效果一般,长宽比可选但是单一

  • acrefill 2020-07-22 20:14:11

    来源:课程内容与风格介绍 查看详情

    maskrcnn相比:yolo的速度很快(实时监测)

    yolo:

    - 被大家认可,是很经典的算法。
    - 比较好寻找到debug的方法们。

     

     

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