[python] YOLOV5零基础 手把手带你基于Pytorch搭建YOLOV5自己的目标检测平台

课程介绍：
以下是视频1-1. 1课程介绍-1080P 高清-AVC.mp4的主要内容：该视频主要讲述了优乐威五（autruletics的乐UV-5）这款基于深度学习的目标检测的高效方法。优乐威五具有轻量级高性能的特点，使用过的人都有很好的体验。它有惊艳的表现，使得目标检测高手与之只差一个优乐威五。为了帮助大家的学习，推出了关于优乐威五的系列课程，包括训练自己的数据集，并且在乌班图和windows上都进行了相关课程演示。该视频从基础篇、实践篇、原理篇和源码解析篇等方面详细介绍了u6 v5项目。

课程目录：
├──1-1. 1课程介绍-1080P 高清-AVC.mp4  151.93M
├──10-10. 10YOLOv5网络架构与组件-1080P 高清-AVC.mp4  58.08M
├──11-11. 11YOLOv5损失函数-1080P 高清-AVC.mp4  30.88M
├──12-12. 12YOLOv5目标框回归与跨网格预测策略-1080P 高清-AVC.mp4  29.59M
├──13-13. 13YOLOv5训练技巧-1080P 高清-AVC.mp4  39.57M
├──14-14. 14YOLOv5项目目录结构-1080P 高清-AVC.mp4  16.65M
├──15-15. 15模型构建相关代码解析-激活函数及代码-1080P 高清-AVC.mp4  21.85M
├──16-16. 16模型构建相关代码解析-网络组件代码-1080P 高清-AVC.mp4  36.50M
├──17-17. 17模型构建相关代码解析-Detect组件代码-1080P 高清-AVC.mp4  26.64M
├──18-18. 18模型构建相关代码解析-Model类代码-1080P 高清-AVC.mp4  55.80M
├──19-19. 19数据集创建相关代码解析-letterbox代码-1080P 高清-AVC.mp4  22.07M
├──2-2. 2目标检测之任务说明-1080P 高清-AVC.mp4  47.67M
├──20-20. 20数据集创建相关代码解析-数据增强代码-1080P 高清-AVC.mp4  77.54M
├──21-21. 21数据集创建相关代码解析-自定义数据集代码-1080P 高清-AVC.mp4  88.71M
├──22-22. 22数据集创建相关代码解析-数据集相关类代码-1080P 高清-AVC.mp4  33.35M
├──23-23. 23general.py代码解析-辅助函数代码-1080P 高清-AVC.mp4  8.20M
├──24-24. 24general.py代码解析-自动锚框计算代码-1080P 高清-AVC.mp4  53.94M
├──25-25. 25general.py代码解析-AP计算代码-1080P 高清-AVC.mp4  41.62M
├──26-26. 26general.py代码解析-...targets代码-1080P 高清-AVC.mp4  61.09M
├──27-27. 27general.py代码解析-loss计算代码-1080P 高清-AVC.mp4  71.08M
├──28-28. 28general.py代码解析-非极大值抑制代码-1080P 高清-AVC.mp4  32.95M
├──29-29. 29辅助工具代码解析-torch_utils代码-1080P 高清-AVC.mp4  80.74M
├──3-3. 3目标检测之常用数据集-1080P 高清-AVC.mp4  6.47M
├──30-30. 30辅助工具代码解析-experimental代码-1080P 高清-AVC.mp4  9.92M
├──31-31. 31YOLOv5使用相关代码解析-detect.py代码-1080P 高清-AVC.mp4  92.80M
├──32-32. 32YOLOv5使用相关代码解析-test.py代码-1080P 高清-AVC.mp4  82.52M
├──33-33. 33YOLOv5使用相关代码解析-train.py代码解析1-1080P 高清-AVC.mp4  58.44M
├──34-34. 34YOLOv5使用相关代码解析-train.py代码解析2-1080P 高清-AVC.mp4  71.14M
├──35-35. 35YOLOv5使用相关代码解析-train.py代码解析3-1080P 高清-AVC.mp4  53.10M
├──36-36. 36更新讲解-480P 清晰-AVC.mp4  16.15M
├──37-YOLO算法整体思路解读-1080P 高清-AVC.mp4  16.90M
├──38-2-检测算法要得到的结果-1080P 高清-AVC.mp4  14.62M
├──39-3-整体网络架构解读-1080P 高清-AVC.mp4  29.89M
├──4-4. 4目标检测之性能指标和计算方法-1080P 高清-AVC.mp4  52.00M
├──40-4-位置损失计算-1080P 高清-AVC.mp4  19.58M
├──41-5-置信度误差与优缺点分析-1080P 高清-AVC.mp4  27.74M
├──42-V2版本细节升级概述-1080P 高清-AVC.mp4  14.04M
├──43-2-网络结构特点-1080P 高清-AVC.mp4  15.60M
├──44-3-架构细节解读-1080P 高清-AVC.mp4  18.69M
├──45-4-基于聚类来选择先验框尺寸-1080P 高清-AVC.mp4  26.88M
├──46-5-偏移量计算方法-1080P 高清-AVC.mp4  28.26M
├──47-6-坐标映射与还原-1080P 高清-AVC.mp4  10.69M
├──48-7-感受野的作用-1080P 高清-AVC.mp4  29.15M
├──49-8-特征融合改进-1080P 高清-AVC.mp4  18.12M
├──5-5. 5Ubuntu系统上训练PASCAL VOC数据集-1080P 高清-AVC.mp4  69.67M
├──50-1-V3版本改进概述-1080P 高清-AVC.mp4  20.80M
├──51-2-多scale方法改进与特征融合-1080P 高清-AVC.mp4  17.40M
├──52-3-经典变换方法对比分析-1080P 高清-AVC.mp4  11.35M
├──53-4-残差连接方法解读-1080P 高清-AVC.mp4  18.11M
├──54-5-整体网络模型架构分析-1080P 高清-AVC.mp4  13.74M
├──55-6-先验框设计改进-1080P 高清-AVC.mp4  12.65M
├──56-7-sotfmax层改进-1080P 高清-AVC.mp4  10.71M
├──6-6. 6Windows系统上训练PASCAL VOC数据集-1080P 高清-AVC.mp4  85.81M
├──7-7. 7V4.0更新-Ubuntu-720P 高清-AVC.mp4  7.33M
├──8-8. 8V4.0更新-Windows-360P 流畅-AVC.mp4  5.09M
└──9-9. 9YOLO目标检测基本思想-1080P 高清-AVC.mp4  33.46M