Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测

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  • 课程介绍

    • 课程介绍
  • 目标检测基础知识

    • 目标检测-任务说明
    • 目标检测-常用数据集
    • 目标检测-性能指标
  • 人脸口罩数据集的制作

    • 现有人脸口罩数据集
    • Windows上使用labelImg标注数据集
    • 第三方数据集清洗
  • YOLOv4目标检测网络

    • YOLO目标检测系列技术发展史
    • YOLOv4网络架构及组件
  • 人脸口罩佩戴检测项目实战

    • Windows系统上的软件环境安装
    • 克隆或下载YOLOv4
    • 项目软件配置及编译
    • YOLOv4安装注意事项
    • 安装测试
    • 训练集和测试集的自动划分
    • YOLOv4的cfg配置文件解读
    • 修改配置文件
    • 训练YOLOv4网络
    • 测试训练出的网络模型
    • 性能统计
    • 先验框聚类分析
    • 改变NMS方法后的性能提升
  • 课程总结

    • 课程总结
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课时介绍

课程总结-课程总结Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测

课程介绍

课程演示环境:Windows10;CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4
需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》

课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/28860 



当前,人脸口罩佩戴检测是急需的应用,而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。


本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法,包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。


本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Windows系统上做人脸口罩佩戴检测项目演示。具体项目过程包括:安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。 




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