YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)

YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)
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    • YOLOv5的6.0更新
  • YOLOv5单目标检测-足球(Windows演示)

    • 安装软件环境(cuda,cudnn)
    • 安装Anaconda和pytorch
    • 克隆和安装YOLOv5
    • 标注自己的数据集
    • 准备自己的数据集
    • 修改配置文件
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    • 训练自己的数据集
    • 测试训练出的网络模型及性能统计
    • YOLOv5-6.0足球检测更新
  • YOLOv5多目标检测-足球和梅西(Windows演示)

    • 数据集准备
    • 修改配置文件
    • 网络训练
    • 网络模型测试及性能统计
    • YOLOv5-6.0足球和梅西检测更新
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    课时介绍

    YOLOv5-6.0足球检测更新

    课程介绍

    YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而高性能,更加灵活和易用,当前非常流行。 

    本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。 

     

    本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Windows和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 

    图片检测效果

    wandb

    课程内容

    除本课程《YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)》外,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:原理与源码解析》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31428

    《YOLOv5目标检测实战:Flask Web部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31087

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

    《YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32451

    《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32669

    《YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32744

    《YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35209

     

    《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35284

     

     

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