YOLOv3目标检测实战：网络模型改进方法 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目标检测实战：网络模型改进方法-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：231分钟

学习计划：4天

难度：高

 

「[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？」

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。

本课程将学习YOLOv3实现darknet的网络模型改进方法。具体包括：
• PASCAL VOC数据集的整理、训练与测试 
• Eclipse IDE的安装与使用 
• 改进1：不显示指定类别目标的方法 （增加功能） 
• 改进2：合并BN层到卷积层 （加快推理速度） 
• 改进3：使用GIoU指标和损失函数 （提高检测精度） 
• 改进4：tiny YOLOv3 （简化网络模型）
• AlexeyAB/darknet项目介绍

除本课程《YOLOv3目标检测实战：网络模型改进方法》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请关注该系列的其它课程，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》


在学习课程《YOLOv3目标检测实战：网络模型改进方法》前，建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》和课程《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》之一和课程《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》。

 

「课程学习目录」

第1章：课程介绍

1.课程介绍

第2章：darknet的安装及测试

1.darknet的安装及测试

第3章：PASCAL VOC数据集下载及训练

1.PASCAL VOC数据集下载及训练

2.PASCAL VOC数据集训练与测试演示

第4章：Eclipse的安装与使用

1.Eclipse的安装

2.Eclipse的使用演示HelloWord

3.Eclipse调试程序方法

第5章：改进方法1：不显示某类目标的方法

1.任务介绍

2.代码修改

3.改进演示

第6章：改进方法2：合并BN层到卷积层

1.改进原理

2.源码回顾

3.代码修改

4.改进演示

5.性能测试

第7章：改进方法3：使用GIoU指标和损失函数

1.改进原理

2.代码修改

3.改进演示

第8章：改进方法4： Tiny YOLOv3

1.改进原理

2.改进演示

第9章：AlexyAB/darknet

1.项目介绍

2.安装与使用

3.训练可视化

4.结果测试

第10章：课程总结

1.课程总结

第11章：课程网盘文件介绍

1.课程网盘文件介绍

 

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• 课程资料+课件

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• 常用开发实战

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「你可以收获什么？」

掌握darknet在PASCAL VOC数据集上的训练与测试

学习IDE开发环境Eclipse的使用

学习基于darknet的YOLOV3网络模型改进方法

 

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