使用Flume NG实现数据采集平台

优采云 发布时间: 2020-08-08 12:59

  课程演示环境: 需要学习Windows系统YOLOv4的Ubuntu学生,请转到“ Windows版YOLOv4目标检测实战: 训练自己的数据集”,课程链接YOLOv4在这里!速度和准确性加倍!与YOLOv3相比,新版本的AP(准确性)和FPS(每秒帧速率)分别增加了10%和12%. YOLO系列是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法. 本课程将教您如何使用labelImg通过YOLOv4标记和训练自己的数据集. 该课程的实际战斗分为两个项目: 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AlexAB / darknet在Ubuntu系统上进行项目演示. 包括: 安装YOLOv4,标记自己的数据集,组织自己的数据集,修改配置文件,训练自己的数据集,测试经过训练的网络模型,性能统计信息(mAP计算和绘制PR曲线)以及先前的帧聚合类分析. 它还将介绍提高YOLOv4目标训练性能的技术. 除了本课程“ YOLOv4目标检测实际战斗: 训练自己的数据集”之外,我还将开设一系列有关YOLOv4目标检测的课程. 请继续关注本系列的其他视频课程,包括: “ YOLOv4目标检测实际战斗: 口罩佩戴识别”,“ YOLOv4目标检测实际战斗: 中国交通标志识别”,“ YOLOv4目标检测: 原理和源代码”分析”

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