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Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集
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2021-06-20
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课程演示环境:Windows10;?cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudio2019; OpenCV3.4 需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往:《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》 课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/28745 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Windows系统上做项目演示。包括:安装软件环境、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)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOL
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TheSmurf
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