YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析

YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析
共40节 26927人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • 课程介绍
  • 基础篇

    • 目标检测之任务说明
    • 目标检测之常用数据集
    • 目标检测之性能指标和计算方法
  • 实践篇

    • Ubuntu系统上训练PASCAL VOC数据集
    • V4.0更新-Ubuntu
    • Windows系统上训练PASCAL VOC数据集
    • V4.0更新-Windows
    • V6.0更新-Ubuntu&Windows
  • 原理篇

    • YOLO目标检测基本思想
    • YOLOv5网络架构与组件
    • YOLOv5损失函数
    • YOLOv5目标框回归与跨网格预测策略
    • YOLOv5训练技巧
  • 源码解析篇1-YOLOv5项目目录结构

    • YOLOv5项目目录结构
  • 源码解析篇2-模型构建相关代码解析

    • 激活函数及代码
    • 网络组件代码
    • Detect组件代码
    • Model类代码
  • 源码解析篇3-数据集创建相关代码解析

    • 矩形推理与letterbox代码
    • 数据增强原理与代码
    • 自定义数据集代码
    • 数据集相关类的代码
    • dataloader相关代码
  • 源码解析篇-general.py代码解析

    • 辅助函数代码
    • 自动锚框计算代码
    • AP计算代码
    • build_targets代码
    • loss计算代码
    • 非极大值抑制代码
  • 源码解析篇5-辅助工具代码解析

    • torch_utils代码
    • experimental代码
  • 源码解析篇6-YOLOv5使用相关代码解析

    • detect.py代码解析
    • test.py代码
    • train.py代码解析1
    • train.py代码解析2
    • train.py代码解析3
  • 课程总结

    • 课程总结
  • YOLOv5的版本更新

    • YOLOv5的4.0更新
    • YOLOv5的6.0更新

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    课时介绍

    detect.py代码解析

    课程介绍

    【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。

    YOLOv5是最近推出的轻量且高性能的实时目标检测方法。YOLOv5使用PyTorch实现,含有很多业界前沿和常用的技巧,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,其中不少知识点的代码可以作为相关项目的借鉴。

    【课程内容与收获】

    本课程将详细解析YOLOv5的实现原理和源码,对关键代码使用PyCharm的debug模式逐行分析解读。 本课程将提供注释后的YOLOv5的源码程序文件。

     课程内容

    【相关课程】

    本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:

    《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集》

    Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793

    Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923

    《YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析》https://edu.csdn.net/course/detail/31428

    《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:Flask Web部署》https://edu.csdn.net/course/detail/31087

    《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/32303

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