Udemy線上課程 深度學習-物體檢測-YOLO實戰系列(含教材) 講師:唐宇迪 唐 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)
Udemy線上課程深度學習-物體檢測-YOLO實戰系列(含教材)講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版)
內容說明:
物體檢測YOLO系列課程主要包括兩大核心模塊:(1),YOLO系列算法精講,詳細解讀3篇論文核心知識點與整體網絡架構並對其效果展開深入分析,通俗講解YOLO架構實現原理與效果提升細節;(1),YOLO-V3項目實戰,詳細解讀V3版本源碼,通過debug模式講解其中每一行代碼,從根本掌握YOLO系列全部實現細節。
整體風格通俗易懂,原理+實戰實戰,提供全部課程所需PPT,數據,代碼。
YOLO物體檢測項目適合應用於視頻監控數據,可實時對目標場景進行檢測與分析,例如入侵檢測,化工廠危險預警,道路交通行人檢測與流量分析,醫學圖像細胞檢測,航空數據分析等領域,基本所有視頻分析任務都可以使用YOLO框架來搭建。

課程內容:
01深度學習經典檢測方法概述
001課程內容與風格介紹.mp4
002檢測任務中階段的意義.mp4
003不同階段算法優缺點分析.mp4
004IOU指標計算.mp4
005評估所需參數計算.mp4
006map指標計算.mp4
007PPT課件下載.html
007YOLO.pdf

02YOLO-V1整體思想與網絡架構
008YOLO算法整體思路解讀.mp4
009檢測算法要得到的結果.mp4
010整體網絡架構解讀.mp4
011位置損失計算.mp4
012置信度誤差與優缺點分析.mp4

03YOLO-V2改進細節詳解
013V2版本細節升級概述.mp4
014網絡結構特點.mp4
015架構細節解讀.mp4
016基于聚類來選擇先驗框尺寸.mp4
017偏移量計算方法.mp4
018坐標映射與還原.mp4
019感受野的作用.mp4
020特征融合改進.mp4

04YOLO-V3核心網絡模型
021V3版本改進概述.mp4
022多scale方法改進與特征融合.mp4
023經典變換方法對比分析.mp4
024殘差連接方法解讀.mp4
025整體網絡模型架構分析.mp4
026先驗框設計改進.mp4
027sotfmax層改進.mp4

05項目實戰-基于V3版本進行源碼解讀
028項目實戰-基于V3版本進行源碼解讀.mp4
029訓練參數設置.mp4
030COCO數據與標簽讀取.mp4
031標簽文件讀取與處理.mp4
032debug模式介紹.mp4
033基于配置文件構建網絡模型.mp4
034路由層與shortcut層的作用.mp4
035YOLO層定義解析.mp4
036預測結果計算.mp4
037網格偏移計算.mp4
038模型要計算的損失.mp4
039標簽值格式修改.mp4
040坐標相對位置計算.mp4
041完成所有損失函數所需計算指標.mp4
042模型訓練與總結.mp4
043預測效果展示.mp4
044PyTorch-YOLOv3.zip
044代碼下載.html

06基于YOLO-V3訓練自己的數據與任務
045Labelme工具安裝.mp4
046數據信息標注.mp4
047完成標簽制作.mp4
048生成模型所需配置文件.mp4
049json格式轉換成yolo-v3所需輸入.mp4
050完成輸入數據準備工作.mp4
051訓練代碼與參數配置更改.mp4
052訓練模型并測試效果.mp4
053數據代碼下載.html
053訓練自己的數據集.zip

07基礎補充-遷移學習與Resnet網絡架構
054遷移學習的目標.mp4
055遷移學習策略.mp4
056Resnet原理.mp4
057Resnet原理.mp4
058Resnet基本處理操作.mp4
059shortcut模塊.mp4
060加載訓練好的權重.mp4
061加載訓練好的權重.mp4

08基礎補充-物體檢測FasterRcnn系列
062Faster-rcnn物體檢測概述.mp4
063深度學習經典檢測方法.mp4
064faster-rcnn概述.mp4
065論文解讀.mp4
066RPN網絡結構.mp4
067損失函數定義.mp4
068網絡細節.mp4



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