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[人工智能&深度学习] 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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  • TA的每日心情
    奋斗
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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2021-4-14 02:14:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
    适合人群:
    - s$ ~" ~2 w& n# d. j( [& x: b1.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9 t8 B: f* H3 B- }1 g
    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
    " p0 U0 s& ?% C6 n5 S) X1 J3 A
    " P. R+ U- m7 a& n4 q$ D- _/ P课程简介:
    4 n% y0 J! \- O+ M, g5 ~% VYOLOV4之PyTorch版本从零复现和人车检测实战& i0 G- }' _/ Z6 w" I' I

    ; S+ L6 @: k, n& M$ b 114246075df7162461.png : d* Y4 D" T* T6 m# [

    . T3 H) `( ~+ ~7 A0 r8 `. }7 [4 k课程目录:, U& L- }$ v5 c9 }2 V/ _& ~" r( C
    1-1 课程介绍.mp46 L+ [% T+ L& x
    1-2 代码与项目介绍.mp4+ Z( Y$ Z- o5 j6 ]  E2 r' k& {3 s# c; I8 j
    2-1 图像卷积.mp4" g' {0 {7 I1 L! h8 Y2 V% d
    2-2 卷积和步长的巧妙配合.mp4
    * `* x9 C* R" ], m' b2-3 人工卷积核产生的效果.mp4" x& D: K% y& ^, o) n0 h
    2-4 Yolov4里的卷积例子.mp44 `! u% g4 S# P1 l1 p# H
    2-5 最大池化操作.mp46 W6 i: Y7 Z& s' F) ~
    2-6 全连接层讲解.mp4
    & y! f4 K8 |* {" S! |2-7 卷积神经网络VGG16_01.mp4, d: ~7 {4 L. U0 g) ]$ P
    2-8 卷积神经网络VGG16_02.mp41 h& }/ d% i0 l5 i- C8 A: A& l% p4 Q& ~
    2-9 1X1卷积核的用处01.mp45 w6 }# @7 t& z, ?% l* r* `3 j
    2-10 1X1卷积核的用处02.mp4
    ) Z- `1 Q2 o' h0 K2-11 1X1卷积核的用处03.mp4
    ) ^* l9 |5 P2 t" z( u4 s2-12 1X1卷积核的用处04(yolo中的1X1预测思想).mp4( \) ]% R& |$ ?3 N
    2-13 YOLOV4里的one-hot编码.mp41 m. \/ x) h' K0 v0 s5 _
    2-14 softmax原理和计算.mp4" h% n  f, d( y) P$ v
    2-15 sigmod和代替softmax.mp4
    . h- z0 m( G: |9 Y- f" D/ R2-16 BN操作01.mp43 N" D4 u6 d# ]  z9 s
    2-17 BN操作02.mp4$ U8 L* ]7 o# ^( o( \8 \: Q, p  j
    2-18 激活函数原理和作用.mp49 Q" k: r; G% Q5 u+ h" c+ t: E
    3-1 YOLOV3网络结构回顾01.mp4
    / ]; G: `: G: `- d+ q3-2 YOLOV3网络结构回顾02.mp4
    ' C8 d0 {- W: \5 w. b6 d3-3 YOLOV3网络结构回顾03.mp4
    1 i% o4 O2 r6 u7 j# b, ^) ?3-4 强大的模型可视化工具netron.mp4+ k& A* q2 ]! p, A, r
    3-5 YOLOV4网络结构backbone.mp41 R7 z+ k6 }5 k. l+ Y
    3-6 YOLOV4网络结构Neck.mp4+ F, x9 t4 v2 r$ t
    3-7 YOLO网格思想.mp4
    + [3 b* q: ]; t7 S* g9 J: s3-8 先验框anchors原理.mp4
    1 Y& m7 n. {6 E: K$ d( E! N  Y3-9 头部DECODE.mp4
    + }8 Q8 J# x; \3-10 YOLO头部总结.mp4
    . }3 L, Y% }4 U3 E1 R% R2 }3-11 从零写代码backbone构建01.mp47 O# V) ]$ m5 S3 m( r8 J
    3-12 从零写代码backbone构建02.mp4% M/ S( X$ i8 Y$ f, f
    3-13 从零写代码Neck构建01.mp4; O8 }, y0 {1 W8 }8 t# M  W' U+ D
    3-14 从零写代码Neck构建02.mp49 _" Z4 V$ X% N6 ]  H+ @
    3-15 从零写代码头部Decode01.mp4
    9 @. ?+ K% T. U7 ^3-16 从零写代码头部Decode02.mp4% a8 s; I$ }0 }6 G* j3 Q7 E+ Z
    3-17 代码解读模型推断部分.mp4; I# e' c1 h5 M# y; K" |
    3-18 代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络01.mp4
    " [9 ^; d8 i8 y3 u5 d) y  e) n3-19 代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络02.mp4
    5 ~) [1 s" D9 h% p( ^8 m4-1 模型训练超参部分讲解.mp45 b" `7 D& S% ~4 x( M0 n
    4-2 训练整体流程.mp4
    & `: P# q- k+ Q* A: @* E. i4-3 模型训练build_target原理解析01.mp4
    8 X4 }0 Q; y. i( w$ u# l" Q+ [% T1 d4-4 模型训练build_target原理解析02.mp4
    2 Y4 W5 C& V8 N% g  @; h0 M2 Q4-5 模型训练build_target原理解析03.mp4/ K0 `% Q$ P4 Y/ H
    4-6 损失函数原理解析01.mp4
    8 f, B" A0 e8 I- `, E4-7 损失函数原理解析02.mp4
      E9 J! s$ G4 U! N; F4-8 从零写代码build_target训练核心函数01.mp4
    ' w* j  X, U7 Q  \* l' ?6 Z/ I4-9 从零写代码build_target训练核心函数02.mp4
    5 a0 W% a. ]* l: C4-10 从零写代码build_target训练核心函数03.mp4
    2 m0 m% \+ \) X. o5 E+ Y4-11 从零写代码训练部分基础函数.mp4# z3 n* k6 N$ O0 `8 `
    4-12 从零写代码CIOU计算.mp44 g$ E+ I( B7 u) a8 i4 x) ?
    4-13 从零写代码损失函数计算.mp4
    0 q1 a: ?4 g$ _! ^( m4-14 代码解读基于PyTorch的模型训练01.mp4
    7 K% L4 r8 P" s9 I2 G4-15 代码解读基于PyTorch的模型训练02.mp4
    1 t% p1 q# y5 U# L+ ~4-16 代码解读基于PyTorch的模型训练03.mp4
    $ @7 c1 G. O1 P9 ^5-1 项目实战总体介绍.mp4% x, K7 }4 r4 C) `" Q9 o
    5-2 权重裁剪技巧(模型训练必备知识).mp4! U8 `7 U; h% }  E
    5-3 代码实战pytorch权重裁剪01.mp4
    1 U: B. _$ f0 l! `. p/ q" y5 S5-4 代码实战pytorch权重裁剪02.mp4, S: S& m( J3 M4 L/ g
    5-5 代码实战训练数据集制作.mp42 z( ~1 Q! t7 e* z# l- d
    5-6 tensorboardX训练可视化工具使用.mp47 e& B4 s3 Q& U: v  B* C  y
    5-7 map和准确召回率计算工具使用.mp4
    / _: _; {. p1 }2 x. S; o# F5-8 项目效果展示.mp4
    ) f% b4 i1 \6 x; |. ~3 ]% K, u5-9 YOLOV4调参总结.mp47 [% [1 z' h$ e' Y# Y+ r/ {3 h
    ppt和手工图.zip
    7 j5 ?3 i! b" `yolov4代码和数据集.zip. c2 Q3 a* o0 h, t3 u; o- R

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-14 08:00:01 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.4]偶尔看看III

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  • TA的每日心情
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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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  • TA的每日心情
    擦汗
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    [LV.10]以坛为家III

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  • TA的每日心情
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    RE: 目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战) [修改]
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  • TA的每日心情
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    [LV.6]常住居民II

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    好好学习,天天向上!~
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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2021-4-14 18:15:55 | 显示全部楼层
    好东西,感谢楼主分享
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    很不错的东西。多谢分享
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