****-Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测-计算机视觉
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****-Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测-计算机视觉
学习有效期:永久观看
学习时长:223分钟
学习计划:4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?」
课程演示环境:Windows10;CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4
需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》
课程链接:https://edu.****.net/course/detail/28860
当前,人脸口罩佩戴检测是急需的应用,而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。
本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法,包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。
本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Windows系统上做人脸口罩佩戴检测项目演示。具体项目过程包括:安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。
「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-任务说明 |
2.目标检测-常用数据集 |
3.目标检测-性能指标 |
第3章:人脸口罩数据集的制作 |
1.现有人脸口罩数据集 |
2.Windows上使用labelImg标注数据集 |
3.第三方数据集清洗 |
第4章:YOLOv4目标检测网络 |
1.YOLO目标检测系列技术发展史 |
2.YOLOv4网络架构及组件 |
第5章:人脸口罩佩戴检测项目实战 |
1.Windows系统上的软件环境安装 |
2.克隆或下载YOLOv4 |
3.项目软件配置及编译 |
4.安装测试 |
5.训练集和测试集的自动划分 |
6.YOLOv4的cfg配置文件解读 |
7.修改配置文件 |
8.训练YOLOv4网络 |
9.测试训练出的网络模型 |
10.性能统计 |
11.先验框聚类分析 |
12.改变NMS方法后的性能提升 |
第6章:课程总结 |
1.课程总结 |
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