视频教程-YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集-计算机视觉

YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集

大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

白勇

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视频教程-YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：162分钟

学习计划：3天

难度：中

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：白勇

研究员/教授

讲师介绍：大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

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「你将学到什么？」

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。

本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。

Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。

除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：

《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》

《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》

《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》

敬请关注并选择学习！

 

「课程学习目录」

第1章：课程介绍

1.课程介绍

第2章：目标检测基础知识

1.目标检测-任务

2.目标检测-常用数据集

3.目标检测-性能指标

4.目标检测-网络模型演进

第3章：YOLOv3目标检测原理

1.YOLOv3原理

2.初识Darknet

第4章：足球目标检测

1.安装Darknet

2.给自己的数据集打标签

3.整理自己的数据集

4.YOLOv3的cfg文件解读

5.修改配置文件

6.训练自己的数据集

7.测试训练出的网络模型

8.性能统计

9.先验框聚类

第5章：梅西目标检测

1.数据集准备及网络训练

2.网络模型测试

3.性能统计及先验框聚类

第6章：足球和梅西目标检测

1.数据集准备及网络训练

2.网络模型测试

3.性能统计及先验框聚类

第7章：课程总结

1.课程总结

 

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专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

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【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

学习和掌握YOLOv3目标检测训练自己的数据集方法

掌握图像标注方法

掌握YOLOv3数据集整理方法

掌握YOLOv3训练、测试、性能统计方法

 

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