YOLO实战教学:手把手教你做目标检测

课程目标:对目标检测领域涉及的算法、模型、发展方向等建立系统认识,并能使用YOLO训练自己的模型并进行创新

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4.8分 共14课时,共3小时44分钟
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  1. 课程介绍
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课程目标

对目标检测领域涉及的算法、模型、发展方向等建立系统认识,并能使用YOLO训练自己的模型并进行创新

适用人群

准备入门深度学习目标检测的同学 对目标检测及其实际应用感兴趣的同学

课程简介

目标检测算法实战教程,常用目标检测算法原理详解,经典网络模型结构特点解读。本课程从卷积神经网络开讲,介绍目标检测算法领域的常用算法和经典模型。理论与实战相结合,在服务器端一步步演示如何采用YOLO针对自己的检测目标进行训练,以及其中的一些技巧和经验。同时讲解如何对YOLO进行改进和创新,将其他技术与模型引入到原有模型中。


第一章目标检测算法
5节1小时42分钟
1-1卷积神经网络基础 [免费试看]
19:57
1-2目标检测算法研究进展
10:10
1-3基于候选区域的目标检测算法
22:12
1-4基于回归的目标检测算法
23:26
1-5经典网络模型
27:04
第二章YOLO实战篇
8节1小时55分钟
2-1认识Darknet与YOLO
10:39
2-2Darknet安装与测试
14:54
2-3数据增广
11:30
2-4数据集标注
20:10
2-5cfg文件解读
16:09
2-6K-means维度聚类
08:33
2-7模型训练与评估
21:22
2-8网络模型改进创新
12:28
第三章番外篇:Faster RCNN
1节6分钟
3-1Faster RCNN安装与VOC2007训练(录屏无声版)
06:03
讲师介绍
马孔伟
讲师评分4.8分
哈尔滨工业大学硕士,主要从事深度学习目标检测与机器人技术研究,曾独立完成基于深度学习的水下海参检测项目并应用于水下机器人中
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