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[人工智能&深度学习] YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)

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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2023-10-20 02:19:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)

    课程简介:
    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轻量而高性能,更加灵活和易用,当前非常流行。
    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和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。


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    资源目录:
    1-1.课程介绍.mp4
    2-1.目标检测-任务说明.mp4
    2-2.目标检测-常用数据集.mp4
    2-3.目标检测-性能指标.mp4
    3-1.YOLO目标检测系列技术发展史.mp4
    3-2.YOLOv5网络架构、组件及Loss函数.mp4
    3-3.YOLOv5的4.0和5.0更新.mp4
    3-4.YOLOv5的6.0更新.mp4
    4-1.安装软件环境(cuda,cudnn).mp4
    4-2.安装Anaconda和pytorch.mp4
    4-3.克隆和安装YOLOv5.mp4
    4-4.标注自己的数据集.mp4
    4-5.准备自己的数据集.mp4
    4-6.修改配置文件.mp4
    4-7.使用wandb训练可视化工具.mp4
    4-8.训练自己的数据集.mp4
    4-9.测试训练出的网络模型及性能统计.mp4
    4-10.YOLOv5-6.0足球检测更新.mp4
    5-1.数据集准备.mp4
    5-2.修改配置文件.mp4
    5-3.网络训练.mp4
    5-4.网络模型测试及性能统计.mp4
    5-5.YOLOv5-6.0足球和梅西检测更新.mp4
    6-1.安装PyTorch.mp4
    6-2.克隆和安装YOLOv5.mp4
    6-3.标注自己的数据集.mp4
    6-4.准备自己的数据集.mp4
    6-5.修改配置文件.mp4
    6-6.使用wandb训练可视化工具.mp4
    6-7.训练自己的数据集.mp4
    6-8.测试训练出的网络模型与性能统计.mp4
    6-9.YOLOv5-6.0足球检测更新.mp4
    7-1.数据集准备.mp4
    7-2.修改配置文件.mp4
    7-3.网络训练.mp4
    7-4.网络模型测试与性能统计.mp4
    7-5.YOLOv5-6.0足球和梅西检测更新.mp4
    8-1.课程总结.mp4
    配套课程资料.zip

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  • TA的每日心情

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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2023-10-20 08:00:01 | 显示全部楼层
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    发表于 2023-10-20 11:32:13 | 显示全部楼层
    YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)
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  • TA的每日心情

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    发表于 2023-10-20 21:18:55 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2023-10-20 21:54:04 | 显示全部楼层
    顶楼主啦..希望楼主多发精品好帖啦.....
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2023-11-14 07:54
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    发表于 2023-10-20 22:20:32 | 显示全部楼层
    thanks for sharing
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    发表于 2023-10-22 17:02:54 | 显示全部楼层
    膜拜神贴,后面的请保持队形!
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    开心
    2023-11-27 21:54
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    [LV.6]常住居民II

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    发表于 2023-10-23 11:00:30 | 显示全部楼层
    感谢楼主分享!!!
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  • TA的每日心情

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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2023-10-23 11:22:29 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2023-10-23 12:29:10 来自手机 | 显示全部楼层
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