YOLOX目标检测实战:训练自己的数据集

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  • 目标检测基础知识

    • 目标检测-任务说明
    • 目标检测-常用数据集
    • 目标检测-性能指标
  • YOLOX目标检测网络

    • YOLO目标检测系列技术发展史
    • YOLOX论文解读(上)
    • YOLOX论文解读(下)
  • YOLOX目标检测项目实战(Windows演示)

    • 安装软件环境(cuda,cudnn)
    • 安装Anaconda和pytorch
    • 克隆和安装YOLOX
    • 标注自己的数据集
    • 准备自己的数据集
    • 修改配置文件
    • 训练自己的数据集
    • 测试训练出的网络模型及性能统计
    • YOLOX更新20210819
    • YOLOX-Nano训练
  • YOLOX目标检测项目实战(Ubuntu演示)

    • 安装Anaconda和pytorch
    • 克隆和安装YOLOX
    • 标注自己的数据集
    • 准备自己的数据集
    • 修改配置文件
    • 训练自己的数据集
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    • YOLOX更新20210819
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    课程介绍

    YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络,性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。

    YOLOX使用 PyTorch开发,采用了Anchor-free机制、解耦头、Multi Positives、先进的标签分配策略和强数据增广等前沿技术。 

    本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOX训练自己的数据集,完成一个多目标检测实战项目,可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。  

    本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOX、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、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

    课程内容

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