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【J2025】目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现与行人车辆检测...

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    发表于 2023-12-31 15:09:13 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【J2025】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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    资源描述及截图:

    1-1 课程介绍
    1-2 代码与项目介绍
    2-1 图像卷积
    2-2 卷积和步长的巧妙配合
    2-3 人工卷积核产生的效果
    2-4 Yolov4里的卷积例子
    2-5 最大池化操作
    2-6 全连接层讲解
    2-7 卷积神经网络VGG16_01
    2-8 卷积神经网络VGG16_02
    2-9 1X1卷积核的用处01
    2-10 1X1卷积核的用处02
    2-11 1X1卷积核的用处03
    2-12 1X1卷积核的用处04(yolo中的1X1预测思想)
    2-13 YOLOV4里的one-hot编码
    2-14 softmax原理和计算
    2-15 sigmod和代替softmax
    2-16 BN操作01
    2-17 BN操作02
    2-18 激活函数原理和作用
    3-1 YOLOV3网络结构回顾01
    3-2 YOLOV3网络结构回顾02
    3-3 YOLOV3网络结构回顾03
    3-4 强大的模型可视化工具netron
    3-5 YOLOV4网络结构backbone
    3-6 YOLOV4网络结构Neck
    3-7 YOLO网格思想
    3-8 先验框anchors原理
    3-9 头部DECODE
    3-10 YOLO头部总结
    3-11 从零写代码backbone构建01
    3-12 从零写代码backbone构建02
    3-13 从零写代码Neck构建01
    3-14 从零写代码Neck构建02
    3-15 从零写代码头部Decode01
    3-16 从零写代码头部Decode02
    3-17 代码解读模型推断部分
    3-18 代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络01
    3-19 代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络02
    4-1 模型训练超参部分讲解
    4-2 训练整体流程
    4-3 模型训练build_target原理解析01
    4-4 模型训练build_target原理解析02
    4-5 模型训练build_target原理解析03
    4-6 损失函数原理解析01
    4-7 损失函数原理解析02
    4-8 从零写代码build_target训练核心函数01
    4-9 从零写代码build_target训练核心函数02
    4-10 从零写代码build_target训练核心函数03
    4-11 从零写代码训练部分基础函数
    4-12 从零写代码CIOU计算
    4-13 从零写代码损失函数计算
    4-14 代码解读基于PyTorch的模型训练01
    4-15 代码解读基于PyTorch的模型训练02
    4-16 代码解读基于PyTorch的模型训练03
    5-1 项目实战总体介绍
    5-2 权重裁剪技巧(模型训练必备知识)
    5-3 代码实战pytorch权重裁剪01
    5-4 代码实战pytorch权重裁剪02
    5-5 代码实战训练数据集制作
    5-6 tensorboardX训练可视化工具使用
    5-7 map和准确召回率计算工具使用
    5-8 项目效果展示
    5-9 YOLOV4调参总结
    哎...今天够累的,签到来了1...
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    发表于 2023-12-31 15:09:13 | 显示全部楼层
    不错哦  喜欢 嘿嘿
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