目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战)<价值:158元>

本套课程为51CTO:目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战),课程官方售价158元。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。

资源目录:

|– 第1章-课程介绍
1-1课程介绍.mp4
1-2代码与项目介绍.mp4
|– 第2章-预备知识整装待发
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
2-4Yolov4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
2-13YOLOV4里的one-hot编码.mp4
2-14softmax原理和计算.mp4
2-15sigmod和代替softmax.mp4
2-16BN操作01.mp4
2-17BN操作02.mp4
2-18激活函数原理和作用.mp4
2-91X1卷积核的用处01.mp4
2-101X1卷积核的用处02.mp4
2-111X1卷积核的用处03.mp4
2-121X1卷积核的用处04(yolo中的1X1预测思想).mp4
|– 第3章-YOLOV4网络结构和代码实现
3-1YOLOV3网络结构回顾01.mp4
3-2YOLOV3网络结构回顾02.mp4
3-3YOLOV3网络结构回顾03.mp4
3-4强大的模型可视化工具netron.mp4
3-5YOLOV4网络结构backbone.mp4
3-6YOLOV4网络结构Neck.mp4
3-7YOLO网格思想.mp4
3-8先验框anchors原理.mp4
3-9头部DECODE.mp4
3-10YOLO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
|– 第4章-模型训练和代码实现
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
|– 第5章-YOLOV4车辆行人检测实战
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
5-6tensorboardX训练可视化工具使用.mp4
5-7map和准确召回率计算工具使用.mp4
5-8项目效果展示.mp4
5-9YOLOV4调参总结.mp4

课程资料
ppt和手工图.zip
yolov4代码和数据集.zip

⭐⭐课程视频+资料

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