YOLOv1-v3目标检测算法原理与实战

YOLOv1-v3目标检测算法原理与实战
共71节 195人在学 课程详情

  • 课程整体讲解

    • 1.1、课程整体

  • Yolov1目标检测算法原理

    • 2.1、yolov1算法原理整体讲解
    • 2.2、yolo目标检测背景
    • 2.3、yolov1整体结构分析
    • 2.4、yolov1网络细节详解
    • 2.5、yolov1网络参数详解
    • 2.6、yolov1结果解析
    • 2.7、（x，y，w，h）解析
    • 2.8、交并比和置信度
    • 2.9、概率值与输出结果解析
    • 2.10、类别置信度
    • 2.11、非极大值抑制及其输出结构后处理
    • 2.12、yolov1损失函数
    • 2.13、yolov1损失函数详解
    • 2.14、yolov1训练过程
    • 2.15、yolov1总结

  • 基于Yolov3训练自己的数据集

    • 5.1、yolov3实战讲解
    • 5.2、pycharm与anaconda的安装
    • 5.3、python环境安装
    • 5.4、pytorch环境安装
    • 5.5、yolov3代码背景介绍
    • 5.6、yolov3环境安装
    • 5.7、yolov3代码整体结构分析
    • 5.8、推理核心参数代码讲解
    • 5.9、labelimg标注软件的使用
    • 5.10、训练数据集划分
    • 5.11、训练自己的数据集
    • 5.12、训练结果解析
    • 5.13、训练好的权重推理结果
    • 5.14、训练核心参数代码讲解
    • 5.15、测试代码参数讲解
    • 5.16、yolo.py代码讲解
    • 5.17、conv和bottleneck模块代码讲解
    • 5.18、backbone网络模块代码讲解
    • 5.19、neck和head结构代码讲解
    • 5.20、是否佩戴口罩检测项目实战先导
    • 5.21、是否佩戴口罩检测模型训练
    • 5.22、是否佩戴口罩检测模型推理和测试

  • Yolov2目标检测算法原理

    • 3.1、yolov2算法原理整体
    • 3.2、yolov2算法背景介绍
    • 3.3、Yolov2模型改进点
    • 3.4、添加BN层
    • 3.5、更高分辨的检测模型
    • 3.6、全卷积和anchor框的添加
    • 3.7、DarkNet19网络
    • 3.8、聚类寻找anchor框
    • 3.9、改进聚类寻找anchor框
    • 3.10、直接位置预测
    • 3.11、Passthrough
    • 3.12、多尺度训练
    • 3.13、更高分辨率图像的检测输入
    • 3.14、yolov2的损失函数
    • 3.15、yolov2的背景置信度损失
    • 3.16、yolov2的有物体的损失值计算
    • 3.17、yolov2算法总结

  • Yolov3目标检测算法原理

    • 4.1、yolov3算法背景
    • 4.2、yolov3网络整体结构
    • 4.3、yolov3主干网络架构及其分类模型参数
    • 4.4、yolov3图像金字塔（颈部）
    • 4.5、yolov3网络头部
    • 4.6、yolov3检测模型参数详解
    • 4.7、yolov3正负样本
    • 4.8、yolov3损失函数
    • 4.9、yolov3总结
    • 4.10、评价指标
    • 4.11、4个评价指标定义
    • 4.12、分类评价指标计算案例
    • 4.13、目标检测评价指标前置知识复习
    • 4.14、目标检测精度和召回计算
    • 4.15、目标检测PR曲线和MAP指标
    • 4.16、模型检测速度评价指标

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    课时介绍

    4.11、4个评价指标定义的原则和详细分析和讲解

    课程介绍

    课程章节丰富，对每个知识点讲解详细，其中代码采用流行的pytorch框架，具体课程目如下：

    课程含有丰富的课件、源码和数据，这些都会提供给大家，具体如下图所示：

     

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