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深度学习-物体检测-YOLO系列
. t; L. m! s4 U# {├──资料 8 G# i" E, ?1 F5 F1 ~! V7 u3 }# k
| └──YOLO-V3-PyTorch 5 @1 o5 h! w" K7 [4 a* N
| | ├──COCO-DATA # O+ O+ D+ @' i+ C& H7 V
| | └──训练自己的数据集 3 q) U8 \' G i6 q
├──资料
\0 J! Z0 j* C! r8 O. T/ P| └──YOLO-V3-PyTorch 4 x" D/ ~" f4 H
| | ├──COCO-DATA
4 q4 t' C5 }1 ^% v" S: [| | ├──训练自己的数据集
1 a5 u. P7 S7 F$ I/ x! q| | ├──PyTorch-YOLOv3 .zip 462.21M
3 j: C1 \, e1 R| | └──YOLO .pdf 1.88M
i9 y& z. x9 i, n├──01.课程内容与风格介绍 .mp4 30.73M
5 Z# n9 a) q n, x: m" I5 @( X├──02.检测任务中阶段的意义 .mp4 20.87M
0 K1 o$ u4 \" h9 y7 c. D# y├──03.不同阶段算法优缺点分析 .mp4 13.76M8 t- a- x0 u) k
├──04.IOU指标计算 .mp4 15.90M
6 J* ]% Q( j+ _# u! ?* M" U├──05.评估所需参数计算 .mp4 37.83M
& E7 g1 Z# t: p- T9 }9 }├──06.map指标计算 .mp4 26.84M
+ H3 [5 Q. U4 p0 W: a+ }├──08.YOLO算法整体思路解读 .mp4 20.01M
6 P! x4 u; H& j6 Q: j7 k) A1 q├──09.检测算法要得到的结果 .mp4 19.63M
. T1 s8 |5 m5 P; N; Y4 w├──10.整体网络架构解读 .mp4 41.06M9 ?4 Y( H2 t( Q$ A1 g8 {" E% O6 b& P
├──11.位置损失计算 .mp4 30.26M
# _$ r5 n ]7 t i( R├──12.置信度误差与优缺点分析 .mp4 37.36M: G @9 L" X, j, i/ i
├──13.V2版本细节升级概述 .mp4 16.48M H0 J# `- Q3 Y1 D" _1 ~! b* x. v X: l
├──14.网络结构特点 .mp4 18.66M2 H' N. d$ f% y* K: L
├──15.架构细节解读 .mp4 23.69M; l- U6 r4 W7 Y
├──16.基于聚类来选择先验框尺寸 .mp4 32.92M ^$ F T. x \* t: ^
├──17.偏移量计算方法 .mp4 35.20M
1 [; I, d$ {: b/ v/ T" Q B├──18.坐标映射与还原 .mp4 15.32M `- b! y, Q7 ~; H$ {2 L- N% c
├──19.感受野的作用 .mp4 33.33M
* N# R2 Y5 L- ^: L( i# U├──20.特征融合改进 .mp4 24.66M0 P" ~) F( K% ]! H5 {8 ~
├──21.V3版本改进概述 .mp4 23.90M. T$ Y2 y* f$ Q) I" J
├──22.多scale方法改进与特征融合 .mp4 26.37M7 s& q7 u [2 D" d/ A4 ^4 d
├──23.经典变换方法对比分析 .mp4 15.13M
4 M9 D. m( n$ E: \├──24.残差连接方法解读 .mp4 25.62M
( t) C* X8 O {├──25.整体网络模型架构分析 .mp4 17.10M! Q. e0 x; n9 E9 L
├──26.先验框设计改进 .mp4 21.20M0 Z ] M) c; m8 W# G. a$ F8 J
├──27.sotfmax层改进 .mp4 13.95M
. L _2 \$ I" i- L0 S( b1 C: h: n0 X i├──28.数据与环境配置 .mp4 54.52M L/ J( n; D: K+ a
├──29.训练参数设置 .mp4 22.76M" P0 M3 M$ X7 E+ ?# j! C- P
├──30.COCO数据与标签读取 .mp4 41.66M
9 g5 z2 O9 b0 S├──31.标签文件读取与处理 .mp4 30.81M+ I. {7 D) y* }6 c0 X! ^. _! B' Y
├──32.debug模式介绍 .mp4 13.10M
0 w8 X1 K$ J" j├──33.基于配置文件构建网络模型 .mp4 20.25M% J+ n* r( ^) U2 Y( r) h$ I
├──34.路由层与shortcut层的作用 .mp4 40.62M+ \) _! S7 e6 M% r2 i/ z; ]7 ^/ Y
├──35.YOLO层定义解析 .mp4 84.91M
' }6 P/ F7 y: P9 q├──36.预测结果计算 .mp4 24.11M, I2 D7 W1 J6 b
├──37.网格偏移计算 .mp4 18.10M
& ^4 m8 @* X: C- |9 C├──38.模型要计算的损失 .mp4 13.34M
$ l: v1 u, I* Y3 l2 [├──39.标签值格式修改 .mp4 71.68M; L( c. R1 m$ g6 J, K# ?
├──40.坐标相对位置计算 .mp4 17.93M3 e6 o1 m0 u h' a, d& O% A) r
├──41.完成所有损失函数所需计算指标 .mp4 19.68M
# P1 z: \% G' ?9 P6 e/ h" c" R. S├──42.模型训练与总结 .mp4 37.84M
t% T! v; N+ t4 X, l T% Y( ~& J├──43.预测效果展示 .mp4 50.97M& E* r, i6 ^. @ r1 B& ^
├──44.Labelme工具安装 .mp4 8.45M# X% U, {- K( Q% |
├──45.数据信息标注 .mp4 47.51M) }5 x, D/ \6 k8 l
├──46.完成标签制作 .mp4 16.44M
7 u7 W7 X- j1 B1 v# E├──47.生成模型所需配置文件 .mp4 19.82M4 \4 a5 J6 g% q; q
├──48.json格式转换成yolo-v3所需输入 .mp4 39.37M
6 [& y8 z& @ w' t; q) C, K$ Y├──49.完成输入数据准备工作 .mp4 81.66M
" W. k9 d8 z4 `0 s$ q├──50.训练代码与参数配置更改 .mp4 24.98M
. I) ]0 f* O8 o+ b; P0 y. h0 M. K; r├──51.训练模型并测试效果 .mp4 54.14M6 f* A& r$ j5 E/ @! Y
├──52.V4版本整体概述 .mp4 17.07M* `3 m" a6 }: H }( O0 u
├──52.迁移学习的目标 .mp4 9.05M& x3 k5 R V D P* q
├──53.V4版本贡献解读 .mp4 7.28M
4 q/ u5 k7 g: K7 J$ Y├──53.迁移学习策略 .mp4 11.89M
/ _+ u- z3 x( n' s0 v├──54.Resnet原理 .mp4 45.81M$ h+ N4 P2 ?5 ^* ~+ L0 d" }
├──54.数据增强策略分析 .mp4 26.81M
; U8 _: h0 o- M& [4 _├──55.DropBlock与标签平滑方法 .mp4 14.24M% j h- t$ Q* y7 Y6 y8 O9 _. ^
├──55.Resnet网络细节 .mp4 24.32M
& N* k1 ~6 b3 `1 u- z; w: d5 O├──56.Resnet基本处理操作 .mp4 15.69M
* I* V. F- \; V- M3 P├──56.损失函数遇到的问题 .mp4 10.89M8 s9 B: s W3 o g# J
├──57.CIOU损失函数定义 .mp4 7.76M+ W) H: h1 ]) `' t/ @1 o+ u1 g
├──57.shortcut模块 .mp4 54.27M7 I7 u( q1 x1 A8 F. G9 [
├──58.NMS细节改进 .mp4 10.88M8 R& S4 q: A6 F
├──58.加载训练好的权重 .mp4 18.14M
2 r$ e- k% J1 ?: J├──59.SPP与CSP网络结构 .mp4 10.94M
- S- e9 g+ L" L' U' P1 G `! f5 I├──59.迁移学习效果对比 .mp4 24.79M/ ~" t! H3 L2 N- l% y( B. x% p
├──60.Faster-rcnn物体检测概述 .mp4 25.71M
/ r; ^$ @. c4 P6 F3 F) v4 O) y0 U. h├──60.SAM注意力机制模块 .mp4 23.86M3 T/ |2 O/ l# u4 A$ m' ?
├──61.PAN模块解读 .mp4 14.54M* |/ s, Y$ \5 r
├──61.深度学习经典检测方法 .mp4 29.53M
6 A* g, k8 v( W7 P) h7 A├──62.faster-rcnn概述 .mp4 21.03M
& r& U1 _2 H, n. H- g% V, Q; C├──62.激活函数与整体架构总结 .mp4 21.40M
. R4 ]& y- k1 o7 `7 }9 i├──63.论文解读 .mp4 52.02M9 E3 c( y' m- {3 }8 J( K
├──63.整体项目概述 .mp4 70.08M1 f5 T. w: P3 U9 d8 X
├──64.RPN网络结构 .mp4 52.48M
0 }; M) T- R, M# j├──64.训练自己的数据集方法 .mp4 20.56M# U0 l# M8 y. ?; n& j
├──65.损失函数定义 .mp4 78.64M
0 r$ ` D, L* i6 u3 v8 _1 O├──65.训练数据参数配置 .mp4 78.35M
* W; Q, a- L- ~% C& l├──66.测试DEMO演示 .mp4 23.91M
6 t' B" `! z: k8 |; c, I├──66.网络细节 .mp4 92.57M% v# R1 B1 F; U$ V
├──67.数据源DEBUG流程解读 .mp4 20.30M
7 N! F- R& X" D K├──68.图像数据源配置 .mp4 19.49M$ H% `( f6 R# P/ l, t+ j
├──69.加载标签数据 .mp4 14.38M4 N1 |- ^5 Z+ \1 b4 x0 d# l: o
├──70.Mosaic数据增强方法 .mp4 15.78M4 D( D8 B4 e, Z) b0 u8 `0 M. l( k
├──71.数据四合一方法与流程演示 .mp4 44.62M
& U+ Y7 a; h4 a' P6 K├──72.getItem构建batch .mp4 18.89M/ w8 {3 s7 Z, O& _# R
├──73.网络架构图可视化工具安装 .mp4 51.05M
# {- p9 G$ G0 \1 m7 k) K6 N├──74.V5网络配置文件解读 .mp4 20.50M
$ G" n. I8 Z/ d( m7 g9 u├──75.Focus模块流程分析 .mp4 25.90M
1 K! ^, ^( m& k+ h. C" t9 _& u├──76.完成配置文件解析任务 .mp4 30.35M3 M5 c: O# d. N3 z$ V' [1 ~
├──77.前向传播计算 .mp4 59.75M
) X( u/ H$ n$ W) ]├──78.BottleneckCSP层计算方法 .mp4 73.07M
4 @2 T- _6 d) z7 z. [3 A├──79.Head层流程解读 .mp4 17.51M2 K _5 `' s6 i' t; ^( C" k0 T
├──80.SPP层计算细节分析 .mp4 34.07M3 z1 q0 l' s) f. ?/ J0 I* X
├──81.上采样与拼接操作 .mp4 22.37M
# O' W8 ]8 ?- j T( I├──82.输出结果分析 .mp4 33.44M
* P/ o& L1 {6 |, ` k! c- B# I) l├──83.超参数解读 .mp4 30.33M6 h* E" g! x; u# s
├──84.命令行参数介绍 .mp4 30.86M; z: w/ A, R1 q! o
├──85.训练流程解读 .mp4 49.00M
" p- L( T3 t3 k3 x7 H$ ]├──86.各种训练策略概述 .mp4 41.61M; k e( S, S2 v k) \, l5 h
└──87.模型迭代过程 .mp4 37.85M
7 L3 r4 E0 t" g3 V8 w0 C* D# P
8 l& r% u6 a1 @" t$ P! h1 G; N' \, M U- I4 A. D
4 h, K$ G7 Z% w3 C8 W0 z
+ _+ S5 D: n1 A0 K M: V
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发表于 2023-12-5 11:24:01
