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      YOLO-V4基于PyTorch從零復現(與行人車輛檢測實戰)

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      YOLO-V4基于PyTorch從零復現(與行人車輛檢測實戰)



      課程介紹:
      本課程從零使用PyTorch構建YOLOV4完整的訓練代碼,并完成車輛行人檢測實戰,目標檢測-YOLO-V4基于PyTorch從零復現(與行人車輛檢測實戰)。



      課程目錄:
      ├──資料
      | ├──ppt和手工圖.zip 5.73M
      | └──yolov4代碼和數據集.zip 916.51M
      ├──1-1 課程介紹_ok (2).mp4 73.78M
      ├──1-2 代碼與項目介紹_ok (2).mp4 43.93M
      ├──2-1 圖像卷積_ok (2).mp4 25.50M
      ├──2-10 1X1卷積核的用處02_ok (2).mp4 15.26M
      ├──2-11 1X1卷積核的用處03_ok (2).mp4 10.08M
      ├──2-12 1X1卷積核的用處04(yolo中的1X1預測思想)_ok (2).mp4 76.34M
      ├──2-13 YOLOV4里的one-hot編碼_ok (2).mp4 8.97M
      ├──2-14 softmax原理和計算_ok (2).mp4 8.69M
      ├──2-15 sigmod和代替softmax_ok (2).mp4 21.97M
      ├──2-16 BN操作01_ok (2).mp4 20.89M
      ├──2-17 BN操作02_ok (2).mp4 24.56M
      ├──2-18 激活函數原理和作用_ok (2).mp4 34.60M
      ├──2-2 卷積和步長的巧妙配合_ok (2).mp4 20.61M
      ├──2-3 人工卷積核產生的效果_ok (2).mp4 28.96M
      ├──2-4 Yolov4里的卷積例子_ok (2).mp4 12.04M
      ├──2-5 最大池化操作_ok (2).mp4 14.70M
      ├──2-6 全連接層講解_ok (2).mp4 14.99M
      ├──2-7 卷積神經網絡VGG16_01_ok (2).mp4 24.17M
      ├──2-8 卷積神經網絡VGG16_02_ok (2).mp4 47.39M
      ├──2-9 1X1卷積核的用處01_ok (2).mp4 24.86M
      ├──3-1 YOLOV3網絡結構回顧01_ok (2).mp4 37.26M
      ├──3-10 YOLO頭部總結_ok (2).mp4 18.53M
      ├──3-11 從零寫代碼backbone構建01_ok (2).mp4 113.58M
      ├──3-12 從零寫代碼backbone構建02_ok (2).mp4 70.08M
      ├──3-13 從零寫代碼Neck構建01_ok (2).mp4 71.49M
      ├──3-14 從零寫代碼Neck構建02_ok (2).mp4 125.70M
      ├──3-15 從零寫代碼頭部Decode01_ok (2).mp4 94.40M
      ├──3-16 從零寫代碼頭部Decode02_ok (2).mp4 140.42M
      ├──3-17 代碼解讀模型推斷部分_ok (2).mp4 87.70M
      ├──3-18 代碼解讀使用yolo.cfg解析方式構造網絡01_ok (2).mp4 67.89M
      ├──3-19 代碼解讀使用yolo.cfg解析方式構造網絡02_ok (2).mp4 106.10M
      ├──3-2 YOLOV3網絡結構回顧02_ok (2).mp4 38.93M
      ├──3-3 YOLOV3網絡結構回顧03_ok (2).mp4 23.15M
      ├──3-4 強大的模型可視化工具netron_ok (2).mp4 38.04M
      ├──3-5 YOLOV4網絡結構backbone_ok (2).mp4 35.55M
      ├──3-6 YOLOV4網絡結構Neck_ok (2).mp4 49.32M
      ├──3-7 YOLO網格思想_ok (2).mp4 47.95M
      ├──3-8 先驗框anchors原理_ok (2).mp4 54.52M
      ├──3-9 頭部DECODE_ok (2).mp4 18.92M
      ├──4-1 模型訓練超參部分講解_ok (2).mp4 69.72M
      ├──4-10 從零寫代碼build_target訓練核心函數03_ok (2).mp4 102.13M
      ├──4-11 從零寫代碼訓練部分基礎函數_ok (2).mp4 40.12M
      ├──4-12 從零寫代碼CIOU計算_ok (2).mp4 58.88M
      ├──4-13 從零寫代碼損失函數計算_ok (2).mp4 72.65M
      ├──4-14 代碼解讀基于PyTorch的模型訓練01_ok (2).mp4 57.88M
      ├──4-15 代碼解讀基于PyTorch的模型訓練02_ok (2).mp4 46.73M
      ├──4-16 代碼解讀基于PyTorch的模型訓練03_ok (2).mp4 83.87M
      ├──4-2 訓練整體流程_ok (2).mp4 12.64M
      ├──4-3 模型訓練build_target原理解析01_ok (2).mp4 27.99M
      ├──4-4 模型訓練build_target原理解析02_ok (2).mp4 76.62M
      ├──4-5 模型訓練build_target原理解析03_ok (2).mp4 38.95M
      ├──4-6 損失函數原理解析01_ok (2).mp4 30.24M
      ├──4-7 損失函數原理解析02_ok (2).mp4 27.02M
      ├──4-8 從零寫代碼build_target訓練核心函數01_ok (2).mp4 27.47M
      ├──4-9 從零寫代碼build_target訓練核心函數02_ok (2).mp4 69.26M
      ├──5-1 項目實戰總體介紹_ok (2).mp4 19.16M
      ├──5-2 權重裁剪技巧(模型訓練必備知識)_ok (2).mp4 50.57M
      ├──5-3 代碼實戰pytorch權重裁剪01_ok (2).mp4 62.18M
      ├──5-4 代碼實戰pytorch權重裁剪02_ok (2).mp4 63.64M
      ├──5-5 代碼實戰訓練數據集制作_ok (2).mp4 60.97M
      ├──5-6 tensorboardX訓練可視化工具使用_ok (2).mp4 65.57M
      ├──5-7 map和準確召回率計算工具使用_ok (2).mp4 100.50M
      ├──5-8 項目效果展示_ok (2).mp4 82.45M
      └──5-9 YOLOV4調參總結_ok (2).mp4 39.23M


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      資源共享吧真是一個好地方!
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      發表于 2024-2-19 15:38:16 | 只看該作者
      我看不錯噢 謝謝樓主!
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      發表于 2024-2-19 20:34:53 | 只看該作者
      看看吧
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      發表于 2024-2-19 20:35:56 | 只看該作者
      膜拜神貼,后面的請保持隊形!
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      發表于 2024-2-20 08:41:10 | 只看該作者
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