深度学习DeepSORT (YOLOv8) 源码逐行讲解
DeepSORT是一种基于目标检测的多目标跟踪算法 (MOT: Mutil-object Tracking)。本课程讲解了DeepSort算法的原理并对其源码进行了逐行的分析和讲解。本课程属于保姆级教程，尤其是对DeepSORT算法中的难点，如Kalman滤波器、匈牙利算法、特征提取网络、马氏距离、卡方分布、级联匹配等内容，都给出了深入浅出的讲解。研究深度的学习算法不仅要掌握其原理，更多的是要研读程序，才能做到融会贯通，二者相辅相成，缺一不可，否则就是浮于表面。基于这一出发点，本着只做精品的原则，每节课程都是精心准备，尽可能的把程序和原理给大家讲清楚，相信学完本课程，大家定会有所收获！
共20节 7人已学习¥48.0 免费试学
深度学习YOLOv5原理分析与Pytorch源码深度解读
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题的最重要的内容，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ymal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。
共39节 62人已学习¥98.0 免费试学
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南木老师
教授
本人有多年的实际教学经验和工程实践经验。
课程数 2 学生数 69