YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集

课程目标:掌握YOLOv4目标检测训练自己的数据集方法

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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握YOLOv4目标检测训练自己的数据集方法

适用人群

对YOLOv4目标检测感兴趣的同学们和从业者

课程简介

课程演示环境:ubuntu

需要学习Windows版YOLOv4的同学请前往:《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》 https://edu.51cto.com/course/23045.html


YOLOv4来了!速度和精度双提升!

 

与 YOLOv3 相比,新版本的 AP (精度)和 FPS (每秒帧率)分别提高了 10% 和 12%。

 

YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。

 

本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标检测性能的技巧。

 

除本课程《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:

《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》
《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》
《YOLOv4目标检测:原理与源码解析》


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第一章课程介绍
1节8分钟
1-1课程介绍 [免费试看]
08:49
第二章目标检测基础知识
3节20分钟
2-1目标检测-任务
03:22
2-2目标检测-常用数据集
03:12
2-3目标检测-性能指标
13:48
第三章YOLOv4目标检测网络
2节32分钟
3-1YOLO目标检测系列技术发展史
15:22
3-2YOLOv4网络架构及组件
16:59
第四章单目标检测-足球
9节1小时32分钟
4-1安装YOLOv4
17:50
4-2标注自己的数据集
12:10
4-3准备自己的数据集
10:39
4-4YOLOv4的cfg配置文件解读
11:34
4-5修改配置文件
10:55
4-6训练自己的数据集
09:47
4-7测试训练出的网络模型
07:52
4-8性能统计
08:18
4-9先验框聚类分析
03:13
第五章多目标检测-足球和梅西
5节32分钟
5-1数据集准备
07:58
5-2网络训练
11:02
5-3网络模型测试
04:04
5-4性能统计
07:46
5-5先验框聚类分析
01:35
讲师介绍
白勇
讲师评分4.8分
双一流高校教授,博士生导师,美国博士学位,十年以上工作经历。先后就职美国和国内信息技术公司与高校。具有国家级科研项目经验;创业公司专家顾问。译著:计算机视觉深度学习;发表学术论文100多篇;授权专利国内外10多项。
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