YOLOv3目标检测:原理与源码解析

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  • 课程介绍

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    • 初识Darknet
  • YOLO目标检测原理

    • 目标检测-任务、数据集、性能指标、网络模型演进
    • 目标检测-YOLOv1原理
    • 目标检测-YOLOv2原理
    • 目标检测-YOLOv3原理
  • 神经网络及Darknet的实现

    • 神经元与激活函数
    • 卷积神经网络原理
    • 神经网络训练流程
    • 神经网络训练技巧:梯度下降策略与优化算法
    • 神经网络训练技巧:批次归一化
    • 神经网络训练技巧: 网络正则化方法
    • 神经网络训练技巧:参数初始化
    • 反向传播与误差(敏感度图)计算
  • 神经网络计算的利器:blas和GEMM

    • 矢量和矩阵加速运算实现方法:blas和GEMM
  • GPU的CUDA编程方法

    • CUDA编程方法
  • 代码阅读工具及准备

    • 代码阅读工具及准备
  • YOLOv3的预测和训练流程

    • YOLOv3的预测和训练流程
  • YOLOv3各层的源码解析

    • YOLOv3的cfg文件解读
    • 程序中的主要结构体struct
    • activations和activation_layer源码解析
    • batchnorm_layer源码解析
    • connected_layer源码解析
    • convolutional_layer源码解析
    • dropout_layer源码解析
    • maxpool_layer和avgpool_layer源码解析
    • shortcut_layer源码解析
    • route_layer源码解析
    • upsample_layer源码解析
    • yolo_layer源码解析
  • 课程总结

    • 课程总结
  • 问题与解答(Q&A)

    • 图像的缩放与归一化
    • 边界框的offset值计算
    • 网络结构中的多尺度融合
    • 正负样本的确定
    • YOLOv3的损失函数
    • 前向预测过程的关键处理
    • 训练过程的关键处理
播放页问题反馈
视频学习中有任何产品建议都可由此反
馈,我们将及时处理!

课时介绍

矢量和矩阵运算加速实现方法:blas和GEMM

课程介绍


Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。

代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。

 

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。

YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。

 

本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码,具体内容包括:


  • YOLO目标检测原理 
  • 神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 
  • 代码阅读工具及方法 
  • 深度学习计算的利器:BLAS和GEMM 
  • GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用 
  • YOLOv3的程序流程及各层的源码解析

本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。

 

除本课程《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括:


  •   《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》
  •   《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》
  •   《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》
  •   《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》


 

建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。


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