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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数据集自动划分方法

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轻量而高性能,更加灵活和易用,当前非常流行。 

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WindowsUbuntu系统上分别做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 

图片检测效果

wandb

课程内容

除本课程《YOLOv5实战训练自己的数据集(WindowsUbuntu演示)》外,本人推出了有关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》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31428

YOLOv5目标检测实战:Flask Web部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31087

YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署》课程链接https://edu.csdn.net/course/detail/32303

YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32451

YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32669

YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32744

YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35209

 

YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35284

 

 

课程讨论

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