YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集(Windows)

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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 学习Pytorch版的YOLOv5目标检测训练自己的数据集方法(Windows上演示)

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Windows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。

 

除本课程《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv5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:

YOLOv5目标检测:原理与源码解析》

YOLOv5目标检测实战:Flask Web部署》

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* 课程提供者:白勇