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从YOLOV3到YOLOV4:算法原理及其实战 课程内容介绍、特色及其答疑 课程内容介绍、特色及其答疑

从YOLOV3到YOLOV4:算法原理及其实战
共33节 6187人在学 课程详情
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  • 课程内容介绍、特色及其答疑

    • 课程内容介绍、特色及其答疑
  • 目标检测卷积神经网络基本概念及其yolo1,2,3的模型结构讲解

    • 目标检测卷积神经网络基本概念:卷积运算,BN层,激活函数,残差以及concat
    • IOU,NMS以及感受野概念讲解
    • yolov1,v2,v3以及v3tiny模型框架讲解
  • Darknet框架讲解

    • Darknet框架代码下载,编译以及安装
  • Darknet代码梳理

    • Darknet训练代码讲解
    • Darknet推理代码讲解
  • 基于无人零售数据集训练YOLOV3 上

    • 无人零售商品数据集介绍
    • labelImg介绍,安装及其使用
    • voc数据集转换成darknet训练所需的格式
  • 基于无人零售数据集训练YOLOV3 下

    • 模型训练配置文件.data介绍
    • 模型训练配置文件.cfg讲解
    • 结合代码介绍batch和subdivisions
    • 结合代码介绍多尺度训练
    • 调整参数避免cuda out of memory 以及decay和momentum讲解
    • 结合代码讲解图像增强参数angle,saturation,exposure以及hue
    • 结合代码讲解learning_rate,burn_in,max_batches,policy等
    • cfg文件中convolution和yolo层参数讲解
    • 基于自己数据集的anchors是如何计算的
    • 开启模型训练
    • 训练log的讲解
    • 用模型进行图片识别的测试
  • 模型评估

    • 结合脚本代码讲解如何显示模型的loss和iou曲线图
    • PR,RECALL及IOU概念讲解
    • AP以及MAP的计算
    • 结合代码讲解MAP的计算
    • MAP和RECALL值得可视化
  • YOLOV4算法模型原理讲解

    • 初识YOLOV4
    • YOLOV4网络模型的创新(从输入到backbone再到neck)
    • CIOU loss以及DIOU-NMS讲解
  • YOLOV4算法模型的训练和测试

    • YOLOV4 Makefile讲解以及代码编译
    • YOLOV4 data和cfg文件的讲解
    • 模型训练和测试
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    课时介绍

    课程内容介绍、特色及其答疑

    课程介绍

    本课程在介绍计算机视觉深度学习基本概念基础上,详尽讲解YOLOV3和YOLOV4的算法模型原理,并基于实际项目中的无人零售商品数据集来手把手教大家如何将它训练成YOLOV3和V4模型,最后对训练出来的模型集进行性能评估,从而挑选出最优模型。


    课程主要分为九大章:

    1。课程内容介绍、特色及其答疑
    2。计算机视觉深度学习基本概念及其yolo1,2,3的模型结构讲解
    3。darknet框架介绍及其安装
    4。darknet训练和推理代码的梳理
    5。基于darknet框架训练一个无人零售商品数据集 上半部
    6。基于darknet框架训练一个无人零售商品数据集 下半部
    7。模型评估指标(训练过程的loss和iou曲线显示,PR,RECALL,AP以及MAP的计算)
    8。YOLOV4算法模型原理讲解
    9。YOLOV4算法模型的训练和测试


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