YOLOV4原理剖析及建模实战

YOLOV4原理剖析及建模实战
共20节 4358人在学 课程详情
  • 课程导学

    • 课程介绍
  • 环境搭建

    • windows环境下CUDA安装、CUDNN配置等依赖环境配置
  • YOLOV1-V3结构回顾及YOLOV4整体逻辑介绍

    • 在github上寻找优质开源项目
    • 回顾YOLOV1网络结构
    • 回顾YOLOV2网络结构
    • YOLOV3网络结构讲解
    • 掌握YOLOV4网络结构
  • YOLOV4涉及的优化模块

    • YOLOV4优化点总结
    • CSPNet跨阶段局部网络的原理
    • CSPdarknet53原理及实现
    • spp特征加强方式
    • PANet路径聚合网络
    • Mosaic数据增强原理及方法
    • CIOU损失函数
    • MISH激活函数
  • 使用YOLOV4训练自己的目标检测模型

    • 数据标注工具的使用
    • 目标检测所需的数据转换
    • YOLOV4模型训练
    • 将模型发布为web接口
  • 总结与梳理

    • 课程总结

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    课时介绍

    总结整个课程的学习内容

    课程介绍

    【课程特色】

    1、超强师资+体系全面+ 1 对 1 答疑+离线缓存+永久有效,无限回放

    2、知识全面系统, YOLO v1到YOLO v4 网络结构全面解析,YOLO v4优化点总结以及使用YOLO v4训练自己的目标检测模型,从原理到实战,让你一门课掌握YOLO系列的前世今生。

     

    【为什么要学习这门课?】

    目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。因此,目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点。

     目标检测工程落地中,以二阶段和一阶段网络为主,其中yolo系列落地公司最多;

    最近新出的yolov4必将代替yolov3 以及其他二阶网络。


    【学完后我将达到什么水平?】

    你将能够熟练掌握 Windows环境下的深度学习模型的搭建,具备使用YOLO v4训练自己的目标检测模型等项目实战能力,掌握计算机视觉工程师的核心能力。

     

    【面向人群】

    1、对计算机视觉领域有兴趣的学生、研究人员等;

    2、有一定编程基础,对YOLO 系列有深刻理解的开发者;

    3、想要了解如何训练自己的深度学习模型的深度学习的初学者;

    4、准备从事计算机视觉领域开发工作的程序员。



    【课程内容】


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