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视频教程-YOLOv3目标检测:原理与源码解析-计算机视觉

2020-07-13 05:13 543 查看
YOLOv3目标检测:原理与源码解析 大学教授,美国归国博士、博士生导师;人工智能公司专家顾问;长期从事人工智能、物联网、大数据研究;已发表学术论文100多篇,授权发明专利10多项 白勇 ¥78.00 立即订阅

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视频教程-YOLOv3目标检测:原理与源码解析-计算机视觉

学习有效期:永久观看

学习时长:560分钟

学习计划:10天

难度:

 

「[strong]口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」 [/strong]

讲师姓名:[strong]白勇 [/strong]

研究员/教授

讲师介绍:大学教授,美国归国博士、博士生导师;人工智能公司专家顾问;长期从事人工智能、物联网、大数据研究;已发表学术论文100多篇,授权发明专利10多项

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「你将学到什么?」


Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。

代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。

 

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。

YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。

 

本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码,具体内容包括:


  •      YOLO目标检测原理 
  •      神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 
  •      代码阅读工具及方法 
  •      深度学习计算的利器:BLAS和GEMM 
  •      GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用 
  •      YOLOv3的程序流程及各层的源码解析


 

本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。

 

除本课程《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括:


  •   《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》
  •   《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》
  •   《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》
  •   《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》


 

建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。


 

「课程学习目录」

第1章:课程介绍
1.课程介绍
2.初识Darknet
第2章:YOLO目标检测原理
1.目标检测-任务、数据集、性能指标、网络模型演进
2.目标检测-YOLOv1原理
3.目标检测-YOLOv2原理
4.目标检测-YOLOv3原理
第3章:神经网络及Darknet的实现
1.神经元与激活函数
2.卷积神经网络原理
3.神经网络训练流程
4.神经网络训练技巧:梯度下降策略与优化算法
5.神经网络训练技巧:批次归一化
6.神经网络训练技巧: 网络正则化方法
7.神经网络训练技巧:参数初始化
8.反向传播与误差(敏感度图)计算
第4章:神经网络计算的利器:blas和GEMM
1.矢量和矩阵加速运算实现方法:blas和GEMM
第5章:GPU的CUDA编程方法
1.CUDA编程方法
第6章:代码阅读工具及准备
1.代码阅读工具及准备
第7章:YOLOv3的预测和训练流程
1.YOLOv3的预测和训练流程
第8章:YOLOv3各层的源码解析
1.YOLOv3的cfg文件解读
2.程序中的主要结构体struct
3.activations和activation_layer源码解析
4.batchnorm_layer源码解析
5.connected_layer源码解析
6.convolutional_layer源码解析
7.dropout_layer源码解析
8.maxpool_layer和avgpool_layer源码解析
9.shortcut_layer源码解析
10.route_layer源码解析
11.upsample_layer源码解析
12.yolo_layer源码解析
第9章:问题与解答(Q&A)
1.图像的缩放与归一化
2.边界框的offset值计算
3.网络结构中的多尺度融合
4.正负样本的确定
5.YOLOv3的损失函数
6.前向预测过程的关键处理
7.训练过程的关键处理
第10章:课程总结
1.课程总结

 

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「你可以收获什么?」

学懂YOLOv3目标检测原理

读懂C语言实现的Darknet源码

 

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