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优采云 发布时间: 2020-08-09 21:27

  课程演示环境:Ubuntu须要学习Windows系统YOLOv4的朋友请抵达《Windows版YOLOv4目标测量实战:训练自己的数据集》,课程链接YOLOv4来了!速度和精度双提高!与 YOLOv3 相比,新版本的 AP(精度)和 FPS (每秒帧数)分别提升了 10% 和 12%。YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标测量方式。本课程将*敏*感*词*地教你们使用labelImg标明和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标测量(足球目标测量)和多目标测量(足球和梅西同时测量)。本课程的YOLOv4使用AlexAB/darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括: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、测试训练出的网路模型、性能统计(mAP估算和画出PR曲线)和先验框降维剖析。还将介绍改善YOLOv4目标训练性能的方法。除本课程《YOLOv4目标测量实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv4目标测量的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:《YOLOv4目标测量实战:人脸口罩配戴辨识》《YOLOv4目标测量实战:中国交通标志辨识》《YOLOv4目标测量:原理与源码解析》

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