YOLOv4目标检测:原理与源码解析

YOLOv4目标检测:原理与源码解析
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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
    • YOLO系列发展史
    • 目标检测-YOLOv1原理
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  • YOLOv4目标检测

    • YOLOv4技术概览
    • 使用Netron进行YOLOv4网络结构可视化
    • YOLOv4网络结构
    • YOLOv4损失函数
  • 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
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    • 神经网络实践技巧:梯度下降策略与优化算法
    • 神经网络实践技巧:批次归一化
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    • 神经网络的学习原理:反向传播算法
    • 神经网络的学习算理:基于计算图理解反向传播
    • 神经网络的学习原理:反向传播算法的数学推导
  • 神经网络计算的利器:blas和GEMM

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  • GPU的CUDA编程方法

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  • 代码阅读工具及准备

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  • YOLOv4的预测和训练流程

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  • YOLOv4各层及关键技术的源码解析

    • 程序中的主要结构体
    • activations和activation_layer解析
    • batchnorm_layer源码解析
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    课时介绍

    标签平滑源码解析

    课程介绍

    需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战:原理与源码解析》,

    课程链接 https://edu.csdn.net/course/detail/29865

    【为什么要学习这门课】

    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!

     代码阅读是从基础到提高的必由之路。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。

    YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。

    YOLOv4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。

    【课程内容与收获】

    本课程将解析YOLOv4的实现原理和源码,具体内容包括:

    - YOLOv4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
    - YOLOv4的程序流程

    - YOLOv4各层及关键技术的源码解析

    本课程将提供注释后的darknet的源码程序文件。

    【相关课程】

    除本课程《YOLOv4目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv4目标检测的系列课程,包括:

    《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》

    《YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》

    《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》
    《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》

    建议先学习一门YOLOv4实战课程,对YOLOv4的使用方法了解以后再学习本课程。

    【YOLOv4网络模型架构图】

    下图由白勇老师绘制

     

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