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2020年基于pytorch的YOLO5目标检测项目实战视频教程 (附讲义)20课 |
课程介绍
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高,更加灵活和便利。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5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YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 课程目录 00.配套课件(讲义).zip 01.课程介绍 02.目标检测-任务说明 03.目标检测-常用数据集 04.目标检测-性能指标 05.YOLO目标检测系列技术发展史 06.YOLOv5的Github仓库介绍 07.YOLOv5网络架构、组件及Loss函数 08.安装软件环境(cuda,cudnn) 09.安装Anaconda和PyTorch 10.克隆和安装YOLOv5 11.标注自己的数据集 12.准备自己的数据集 13.修改配置文件 14.训练自己的数据集 15.测试训练出的网络模型及性能统计 16.数据集准备 17.修改配置文件 18.网络训练 19.网络模型测试及性能统计 20.课程总结
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