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YOLOv3目标检测实战:网络模型改进方法 课程介绍 课程介绍

YOLOv3目标检测实战:网络模型改进方法
共26节 6016人在学 课程详情
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    Sheng_YuYang2021-08-20
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    白老师,您好,我训练自己数据集时,loss图比较明显,最后在0.1下,但是IOU图不明显,请问是什么问题?数据集没标注好还是什么原因?
    bai666ai2021-08-20
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    @Sheng_YuYang

    map和检测效果如何?

     

    白晓伊2021-05-07
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    回复1
    看这门课主要想知道改进方法,结果人家AlexeyAB都更新完了,网络模型的改进还停留在之前的阶段,没有借鉴意义。感觉不值78
    bai666ai2021-05-08
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    @白晓伊

    本课程是在yolov4出现以前录制的,希望对使用yolov3的同学有所帮助

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    课程介绍

    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。

    本课程将学习YOLOv3实现darknet的网络模型改进方法。具体包括:
    • PASCAL VOC数据集的整理、训练与测试 
    • Eclipse IDE的安装与使用 
    • 改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) 
    • 改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) 
    • 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) 
    • 改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)
    • AlexeyAB/darknet项目介绍

    除本课程《YOLOv3目标检测实战:网络模型改进方法》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请关注该系列的其它课程,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》


    在学习课程《YOLOv3目标检测实战:网络模型改进方法》前,建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》和课程《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》之一和课程《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》。
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