目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战)

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所属分类:人工智能

从零使用PyTorch构建YOLOV4完整的训练代码,并完成车辆行人检测实战
适合人群:
1.刚刚研究生或者本科毕业的同学,想在图像领域发展,需要进一步提炼算法能力
2.有一定开发经验,想转到算法岗的朋友们,YOLOV4则是面试的敲门砖

学习教程目录:
1-1 课程介绍.mp4
1-2 代码与项目介绍.mp4
2-1 图像卷积.mp4
2-2 卷积和步长的巧妙配合.mp4
2-3 人工卷积核产生的效果.mp4
2-4 Yolov4里的卷积例子.mp4
2-5 最大池化操作.mp4
2-6 全连接层讲解.mp4
2-7 卷积神经网络VGG16_01.mp4
2-8 卷积神经网络VGG16_02.mp4
2-9 1X1卷积核的用处01.mp4
2-10 1X1卷积核的用处02.mp4
2-11 1X1卷积核的用处03.mp4
2-12 1X1卷积核的用处04(yolo中的1X1预测思想).mp4
2-13 YOLOV4里的one-hot编码.mp4
2-14 softmax原理和计算.mp4
2-15 sigmod和代替softmax.mp4
2-16 BN操作01.mp4
2-17 BN操作02.mp4
2-18 激活函数原理和作用.mp4
3-1 YOLOV3网络结构回顾01.mp4
3-2 YOLOV3网络结构回顾02.mp4
3-3 YOLOV3网络结构回顾03.mp4
3-4 强大的模型可视化工具netron.mp4
3-5 YOLOV4网络结构backbone.mp4
3-6 YOLOV4网络结构Neck.mp4
3-7 YOLO网格思想.mp4
3-8 先验框anchors原理.mp4
3-9 头部DECODE.mp4
3-10 YOLO头部总结.mp4
3-11 从零写代码backbone构建01.mp4
3-12 从零写代码backbone构建02.mp4
3-13 从零写代码Neck构建01.mp4
3-14 从零写代码Neck构建02.mp4
3-15 从零写代码头部Decode01.mp4
3-16 从零写代码头部Decode02.mp4
3-17 代码解读模型推断部分.mp4
3-18 代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络01.mp4
3-19 代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络02.mp4
4-1 模型训练超参部分讲解.mp4
4-2 训练整体流程.mp4
4-3 模型训练build_target原理解析01.mp4
4-4 模型训练build_target原理解析02.mp4
4-5 模型训练build_target原理解析03.mp4
4-6 损失函数原理解析01.mp4
4-7 损失函数原理解析02.mp4
4-8 从零写代码build_target训练核心函数01.mp4
4-9 从零写代码build_target训练核心函数02.mp4
4-10 从零写代码build_target训练核心函数03.mp4
4-11 从零写代码训练部分基础函数.mp4
4-12 从零写代码CIOU计算.mp4
4-13 从零写代码损失函数计算.mp4
4-14 代码解读基于PyTorch的模型训练01.mp4
4-15 代码解读基于PyTorch的模型训练02.mp4
4-16 代码解读基于PyTorch的模型训练03.mp4
5-1 项目实战总体介绍.mp4
5-2 权重裁剪技巧(模型训练必备知识).mp4
5-3 代码实战pytorch权重裁剪01.mp4
5-4 代码实战pytorch权重裁剪02.mp4
5-5 代码实战训练数据集制作.mp4
5-6 tensorboardX训练可视化工具使用.mp4
5-7 map和准确召回率计算工具使用.mp4
5-8 项目效果展示.mp4
5-9 YOLOV4调参总结.mp4
ppt和手工图.zip
yolov4代码和数据集.zip

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