YOLOv5原理分析与Pytorch源码深度解读

YOLOv5原理分析与Pytorch源码深度解读
共39节 280人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • 课程介绍
  • YOLOv5的部署

    • Windows下配置深度学习环境
    • YOLOv5源代码的运行和调试
  • YOLOv5架构的原理

    • YOLO算法的基本原理
    • YOLOv5s网络结构
    • YOLOv5模型的子模块
    • YOLOv5子模块之Foucs及Python实现
    • YOLOv5子模块之BottleneckCSP及Python实现
    • YOLOv5子模块之空间金字塔池化及Python实现
    • YOLO算法的性能评价指标
    • YOLOv5的目标框回归
  • 检测一幅图像detect.py源代码详解

    • 模型结构读取
    • Conv和BN的融合
    • 数据集的读取
    • letterbox函数详解
    • 模型的正向推理
    • detect的推理以及目标框回归
    • 非极大值抑制
    • 识别结果的保存
  • 测试一个数据集test.py源代码详解

    • dataset和dataloader入门
    • dataset的初始化函数 (1)
    • dataset的初始化函数 (2)
    • dataset和dataloader的配合使用
    • 从test.py进入__getitem__
    • 对测试集分批次推理
    • 进度条tqdm和差值interp的用法介绍
    • AP和mAP的计算
  • 数据集的训练train.py源代码详解

    • 模型训练前的部分准备工作
    • 用yolov5s-voc.yaml构建模型model
    • 权重衰减、优化器、学习率调整和EMA
    • 训练集测试集的载入和mosaic数据增强原理
    • 检查锚点check_anchors
    • 自动混合精度(AMP)训练的原理和流程
    • YOLOv5源代码实际训练流程
    • YOLO算法的损失函数
    • build_targets
    • compute_loss
    • 训练结果的测试和模型的保存
    • 程序执行结果文件总结

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    课时介绍

    Conv和BN进行融合的公式已经Python具体实现的讲解。

    课程介绍

            本课程将手把手地带着大家详细解读YOLOv5架构的基本原理,并对基于Pytorch的源代码进行逐行地调试和讲解。本课程将从三个方面来讲解,分别是深度学习环境的安装、基本原理的介绍和源代码的逐行解读。其中源代码解读是本课程的最重要内容,分detect、test和train三个主线来进行。为了方便大家更好的理解,无论是原理还是源代码的讲解,都是本着由浅入深的原则,必要时还加入了一些基础程序的讲解。

            值得一提的是,本课程在程序上理解的难点有:锚点的自适应计算、NMS的计算、模型结构yaml文件的导入、mAP的计算、卷积和BN的融合、损失函数的计算、AMP训练框架等,这些在本课程里都进行了从原理到程序的详细分析和讲解。

            可以说,经过本课程的学习,大家对YOLOv5源代码的理解将达到融会贯通的程度,也将对学习YOLO系列的其它框架的知识打下坚实的基础。

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