YOLOv4目标检测实战-训练自己的数据集

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老师介绍

  • 白勇

    白勇

    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
简  介 掌握Ubuntu上使用YOLOv4目标检测训练自己的数据集方法

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》 

 

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。

购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群:957519975

 

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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* 课程提供者:白勇