论坛元老
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深度学习-物体检测-YOLO系列
├──资料
| └──YOLO-V3-PyTorch
| | ├──COCO-DATA
| | └──训练自己的数据集
├──资料
| └──YOLO-V3-PyTorch
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| | ├──训练自己的数据集
| | ├──PyTorch-YOLOv3 .zip 462.21M
| | └──YOLO .pdf 1.88M
├──01.课程内容与风格介绍 .mp4 30.73M
├──02.检测任务中阶段的意义 .mp4 20.87M
├──03.不同阶段算法优缺点分析 .mp4 13.76M
├──04.IOU指标计算 .mp4 15.90M
├──05.评估所需参数计算 .mp4 37.83M
├──06.map指标计算 .mp4 26.84M
├──08.YOLO算法整体思路解读 .mp4 20.01M
├──09.检测算法要得到的结果 .mp4 19.63M
├──10.整体网络架构解读 .mp4 41.06M
├──11.位置损失计算 .mp4 30.26M
├──12.置信度误差与优缺点分析 .mp4 37.36M
├──13.V2版本细节升级概述 .mp4 16.48M
├──14.网络结构特点 .mp4 18.66M
├──15.架构细节解读 .mp4 23.69M
├──16.基于聚类来选择先验框尺寸 .mp4 32.92M
├──17.偏移量计算方法 .mp4 35.20M
├──18.坐标映射与还原 .mp4 15.32M
├──19.感受野的作用 .mp4 33.33M
├──20.特征融合改进 .mp4 24.66M
├──21.V3版本改进概述 .mp4 23.90M
├──22.多scale方法改进与特征融合 .mp4 26.37M
├──23.经典变换方法对比分析 .mp4 15.13M
├──24.残差连接方法解读 .mp4 25.62M
├──25.整体网络模型架构分析 .mp4 17.10M
├──26.先验框设计改进 .mp4 21.20M
├──27.sotfmax层改进 .mp4 13.95M
├──28.数据与环境配置 .mp4 54.52M
├──29.训练参数设置 .mp4 22.76M
├──30.COCO数据与标签读取 .mp4 41.66M
├──31.标签文件读取与处理 .mp4 30.81M
├──32.debug模式介绍 .mp4 13.10M
├──33.基于配置文件构建网络模型 .mp4 20.25M
├──34.路由层与shortcut层的作用 .mp4 40.62M
├──35.YOLO层定义解析 .mp4 84.91M
├──36.预测结果计算 .mp4 24.11M
├──37.网格偏移计算 .mp4 18.10M
├──38.模型要计算的损失 .mp4 13.34M
├──39.标签值格式修改 .mp4 71.68M
├──40.坐标相对位置计算 .mp4 17.93M
├──41.完成所有损失函数所需计算指标 .mp4 19.68M
├──42.模型训练与总结 .mp4 37.84M
├──43.预测效果展示 .mp4 50.97M
├──44.Labelme工具安装 .mp4 8.45M
├──45.数据信息标注 .mp4 47.51M
├──46.完成标签制作 .mp4 16.44M
├──47.生成模型所需配置文件 .mp4 19.82M
├──48.json格式转换成yolo-v3所需输入 .mp4 39.37M
├──49.完成输入数据准备工作 .mp4 81.66M
├──50.训练代码与参数配置更改 .mp4 24.98M
├──51.训练模型并测试效果 .mp4 54.14M
├──52.V4版本整体概述 .mp4 17.07M
├──52.迁移学习的目标 .mp4 9.05M
├──53.V4版本贡献解读 .mp4 7.28M
├──53.迁移学习策略 .mp4 11.89M
├──54.Resnet原理 .mp4 45.81M
├──54.数据增强策略分析 .mp4 26.81M
├──55.DropBlock与标签平滑方法 .mp4 14.24M
├──55.Resnet网络细节 .mp4 24.32M
├──56.Resnet基本处理操作 .mp4 15.69M
├──56.损失函数遇到的问题 .mp4 10.89M
├──57.CIOU损失函数定义 .mp4 7.76M
├──57.shortcut模块 .mp4 54.27M
├──58.NMS细节改进 .mp4 10.88M
├──58.加载训练好的权重 .mp4 18.14M
├──59.SPP与CSP网络结构 .mp4 10.94M
├──59.迁移学习效果对比 .mp4 24.79M
├──60.Faster-rcnn物体检测概述 .mp4 25.71M
├──60.SAM注意力机制模块 .mp4 23.86M
├──61.PAN模块解读 .mp4 14.54M
├──61.深度学习经典检测方法 .mp4 29.53M
├──62.faster-rcnn概述 .mp4 21.03M
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├──63.论文解读 .mp4 52.02M
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├──64.训练自己的数据集方法 .mp4 20.56M
├──65.损失函数定义 .mp4 78.64M
├──65.训练数据参数配置 .mp4 78.35M
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├──66.网络细节 .mp4 92.57M
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├──68.图像数据源配置 .mp4 19.49M
├──69.加载标签数据 .mp4 14.38M
├──70.Mosaic数据增强方法 .mp4 15.78M
├──71.数据四合一方法与流程演示 .mp4 44.62M
├──72.getItem构建batch .mp4 18.89M
├──73.网络架构图可视化工具安装 .mp4 51.05M
├──74.V5网络配置文件解读 .mp4 20.50M
├──75.Focus模块流程分析 .mp4 25.90M
├──76.完成配置文件解析任务 .mp4 30.35M
├──77.前向传播计算 .mp4 59.75M
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├──79.Head层流程解读 .mp4 17.51M
├──80.SPP层计算细节分析 .mp4 34.07M
├──81.上采样与拼接操作 .mp4 22.37M
├──82.输出结果分析 .mp4 33.44M
├──83.超参数解读 .mp4 30.33M
├──84.命令行参数介绍 .mp4 30.86M
├──85.训练流程解读 .mp4 49.00M
├──86.各种训练策略概述 .mp4 41.61M
└──87.模型迭代过程 .mp4 37.85M
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发表于 2023-12-5 11:22
