网易云课堂-深度学习-物体检测-YOLO系列
课程简介
网易云课堂-深度学习-物体检测-YOLO系列 YOLO系列深度学习物体检测实战教程 编辑点评 系统讲解YOLO系列算法，从理论到实践，适合有一定基础的深度学习爱好者。 ⭐ 编辑推荐 全面解析YOLO系列物体检测算法，涵盖从理论到实战的各个环节。 通过实际案例演示，掌握YOLO算法的核心原理和应用技巧。 ✨ 课程亮点 ✦ YOLO系列算法解析 ✦ 实战案例演…
网易云课堂-深度学习-物体检测-YOLO系列
YOLO系列深度学习物体检测实战教程
编辑点评
系统讲解YOLO系列算法，从理论到实践，适合有一定基础的深度学习爱好者。
⭐ 编辑推荐
全面解析YOLO系列物体检测算法，涵盖从理论到实战的各个环节。
通过实际案例演示，掌握YOLO算法的核心原理和应用技巧。
✨ 课程亮点
✦YOLO系列算法解析
✦实战案例演示
✦深度学习基础要求
课程目录
资料93 集
- 资料文档.png [493.5 KB]
- YOLO-V3-PyTorch.exe [464.4 MB]
- 20.特征融合改进.mp4 [24.7 MB]
- 61.深度学习经典检测方法.mp4 [29.5 MB]
- 85.训练流程解读.mp4 [49.0 MB]
- 39.标签值格式修改.mp4 [71.7 MB]
- 79.Head层流程解读.mp4 [17.5 MB]
- 09.检测算法要得到的结果.mp4 [19.6 MB]
- 58.NMS缁嗚妭鏀硅繘.mp4 [10.9 MB]
- 84.命令行参数介绍.mp4 [30.9 MB]
- 28.数据与环境配置.mp4 [54.5 MB]
- 69.加载标签数据.mp4 [14.4 MB]
- 54.数据增强策略分析.mp4 [26.8 MB]
- 80.SPP层计算细节分析.mp4 [34.1 MB]
- 62.激活函数与整体架构总结.mp4 [21.4 MB]
- 56.损失函数遇到的问题.mp4 [10.9 MB]
- 22.多scale方法改进与特征融合.mp4 [26.4 MB]
- 41.完成所有损失函数所需计算指标.mp4 [19.7 MB]
- 40.坐标相对位置计算.mp4 [17.9 MB]
- 12.置信度误差与优缺点分析.mp4 [37.4 MB]
- 01.课程内容与风格介绍.mp4 [30.7 MB]
- 47.生成模型所需配置文件.mp4 [19.8 MB]
- 75.Focus模块流程分析.mp4 [25.9 MB]
- 44.Labelme工具安装.mp4 [8.4 MB]
- 74.V5网络配置文件解读.mp4 [20.5 MB]
- 03.不同阶段算法优缺点分析.mp4 [13.8 MB]
- 58.加载训练好的权重.mp4 [18.1 MB]
- 49.完成输入数据准备工作.mp4 [81.7 MB]
- 15.架构细节解读.mp4 [23.7 MB]
- 42.模型训练与总结.mp4 [37.8 MB]
- 04.IOU鎸囨爣璁＄畻.mp4 [15.9 MB]
- 60.SAM注意力机制模块.mp4 [23.9 MB]
- 14.网络结构特点.mp4 [18.7 MB]
- 53.V4版本贡献解读.mp4 [7.3 MB]
- 65.训练数据参数配置.mp4 [78.3 MB]
- 81.上采样与拼接操作.mp4 [22.4 MB]
- 68.图像数据源配置.mp4 [19.5 MB]
- 71.数据四合一方法与流程演示.mp4 [44.6 MB]
- 11.位置损失计算.mp4 [30.3 MB]
- 57.CIOU损失函数定义.mp4 [7.8 MB]
- 25.整体网络模型架构分析.mp4 [17.1 MB]
- 64.RPN网络结构.mp4 [52.5 MB]
- 53.迁移学习策略.mp4 [11.9 MB]
- 66.网络细节.mp4 [92.6 MB]
- 52.迁移学习的目标.mp4 [9.0 MB]
- 19.感受野的作用.mp4 [33.3 MB]
- 60.Faster-rcnn物体检测概述.mp4 [25.7 MB]
- 57.shortcut模块.mp4 [54.3 MB]
- 31.标签文件读取与处理.mp4 [30.8 MB]
- 13.V2版本细节升级概述.mp4 [16.5 MB]
- 56.Resnet基本处理操作.mp4 [15.7 MB]
- 46.完成标签制作.mp4 [16.4 MB]
- 43.预测效果展示.mp4 [51.0 MB]
- 23.经典变换方法对比分析.mp4 [15.1 MB]
- 17.偏移量计算方法.mp4 [35.2 MB]
- 36.预测结果计算.mp4 [24.1 MB]
- 87.模型迭代过程.mp4 [37.9 MB]
- 18.坐标映射与还原.mp4 [15.3 MB]
- 38.模型要计算的损失.mp4 [13.3 MB]
- 73.网络架构图可视化工具安装.mp4 [51.1 MB]
- 45.数据信息标注.mp4 [47.5 MB]
- 55.DropBlock与标签平滑方法.mp4 [14.2 MB]
- 77.前向传播计算.mp4 [59.7 MB]
- 33.基于配置文件构建网络模型.mp4 [20.2 MB]
- 29.训练参数设置.mp4 [22.8 MB]
- 05.评估所需参数计算.mp4 [37.8 MB]
- 21.V3版本改进概述.mp4 [23.9 MB]
- 67.数据源DEBUG流程解读.mp4 [20.3 MB]
- 82.输出结果分析.mp4 [33.4 MB]
- 02.检测任务中阶段的意义.mp4 [20.9 MB]
- 06.map鎸囨爣璁＄畻.mp4 [26.8 MB]
- 50.训练代码与参数配置更改.mp4 [25.0 MB]
- 08.YOLO算法整体思路解读.mp4 [20.0 MB]
- 34.路由层与shortcut层的作用.mp4 [40.6 MB]
- 63.整体项目概述.mp4 [70.1 MB]
- 59.SPP与CSP网络结构.mp4 [10.9 MB]
- 26.先验框设计改进.mp4 [21.2 MB]
- 64.训练自己的数据集方法.mp4 [20.6 MB]
- 70.Mosaic数据增强方法.mp4 [15.8 MB]
- 65.损失函数定义.mp4 [78.6 MB]
- 55.Resnet网络细节.mp4 [24.3 MB]
- 32.debug模式介绍.mp4 [13.1 MB]
- 61.PAN模块解读.mp4 [14.5 MB]
- 86.各种训练策略概述.mp4 [41.6 MB]
- 16.基于聚类来选择先验框尺寸.mp4 [32.9 MB]
- 48.json格式转换成yolo-v3所需输入.mp4 [39.4 MB]
- 54.Resnet原理.mp4 [45.8 MB]
- 24.残差连接方法解读.mp4 [25.6 MB]
- 51.训练模型并测试效果.mp4 [54.1 MB]
- 52.V4版本整体概述.mp4 [17.1 MB]
- 10.整体网络架构解读.mp4 [41.1 MB]
- 59.迁移学习效果对比.mp4 [24.8 MB]
- 30.COCO数据与标签读取.mp4 [41.7 MB]
适合人群
- 深度学习爱好者
- 计算机视觉从业者
- 算法工程师
🎯 学习收获
- 掌握YOLO系列算法原理
- 学会物体检测实战应用
- 提升深度学习技能
🎉 祝您学习愉快！
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