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深度学习-物体检测-YOLO实战系列（已更新V5）-

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  • 深度学习经典检测方法概述

    • 课程内容与风格介绍
    • 检测任务中阶段的意义
    • 不同阶段算法优缺点分析
    • IOU指标计算
    • 评估所需参数计算
    • map指标计算

  • YOLO-V1整体思想与网络架构

    • YOLO算法整体思路解读
    • 检测算法要得到的结果
    • 整体网络架构解读
    • 位置损失计算
    • 置信度误差与优缺点分析

  • YOLO-V2改进细节详解

    • V2版本细节升级概述
    • 网络结构特点
    • 架构细节解读
    • 基于聚类来选择先验框尺寸
    • 偏移量计算方法
    • 坐标映射与还原
    • 感受野的作用
    • 特征融合改进

  • YOLO-V3核心网络模型

    • V3版本改进概述
    • 多scale方法改进与特征融合
    • 经典变换方法对比分析
    • 残差连接方法解读
    • 整体网络模型架构分析
    • 先验框设计改进
    • sotfmax层改进

  • 项目实战-基于V3版本进行源码解读

    • 数据与环境配置
    • 训练参数设置
    • COCO数据与标签读取
    • 标签文件读取与处理
    • debug模式介绍
    • 基于配置文件构建网络模型
    • 路由层与shortcut层的作用
    • YOLO层定义解析
    • 预测结果计算
    • 网格偏移计算
    • 模型要计算的损失
    • 标签值格式修改
    • 坐标相对位置计算
    • 完成所有损失函数所需计算指标
    • 模型训练与总结
    • 预测效果展示

  • 基于YOLO-V3训练自己的数据与任务

    • Labelme工具安装
    • 数据信息标注
    • 完成标签制作
    • 生成模型所需配置文件
    • json格式转换成yolo-v3所需输入
    • 完成输入数据准备工作
    • 训练代码与参数配置更改
    • 训练模型并测试效果

  • 基础补充-迁移学习与Resnet网络架构

    • 迁移学习的目标
    • 迁移学习策略
    • Resnet原理
    • Resnet网络细节
    • Resnet基本处理操作
    • shortcut模块
    • 加载训练好的权重
    • 迁移学习效果对比

  • 基础补充-物体检测FasterRcnn系列

    • Faster-rcnn物体检测概述
    • 深度学习经典检测方法
    • faster-rcnn概述
    • 论文解读
    • RPN网络结构
    • 损失函数定义
    • 网络细节

  • YOLO-V4版本算法解读

    • V4版本整体概述
    • V4版本贡献解读
    • 数据增强策略分析
    • DropBlock与标签平滑方法
    • 损失函数遇到的问题
    • CIOU损失函数定义
    • NMS细节改进
    • SPP与CSP网络结构
    • SAM注意力机制模块
    • PAN模块解读
    • 激活函数与整体架构总结

  • V5版本项目配置

    • 整体项目概述
    • 训练自己的数据集方法
    • 训练数据参数配置
    • 测试DEMO演示

  • V5项目工程源码解读

    • 数据源DEBUG流程解读
    • 图像数据源配置
    • 加载标签数据
    • Mosaic数据增强方法
    • 数据四合一方法与流程演示
    • getItem构建batch
    • 网络架构图可视化工具安装
    • V5网络配置文件解读
    • Focus模块流程分析
    • 完成配置文件解析任务
    • 前向传播计算
    • BottleneckCSP层计算方法
    • SPP层计算细节分析
    • Head层流程解读
    • 上采样与拼接操作
    • 输出结果分析
    • 超参数解读
    • 命令行参数介绍
    • 训练流程解读
    • 各种训练策略概述
    • 模型迭代过程
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