课程介绍
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讲师介绍

  • 大学教授、博士生导师。长期从事人工智能、物联网技术研究和开发工作。于美国获得博士学位、曾任职于世界500强IT企业,并担任人工智能公司专家顾问。已承担科研项目10多项,发表了100篇以上的学术论文,获得授权发明专利10多项。

  • 课程详情

    在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象,采用YOLOv5目标检测方法实现实时交通标志识别。

    本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5,分别在Windows和Ubuntu系统上做中国交通标志识别的项目演示。具体项目过程包括:安装软件环境、安装YOLOv5、TT100K数据集及格式转换、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

    本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法,并提供相应代码。

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