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2018-2019学年高中政治五日益重要的国际组织检测(B).pdf下载
weixin_39821746
2022-01-03 21:55:17
2018-2019学年高中政治五日益重要的国际组织检测(B).pdf , 相关下载链接:
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YOLOv3目标
检测
实战:交通标志识别
告知:需要学习YOLOv4进行TT100K数据集上中国交通标志识别的学员请前往(1) Ubuntu系统《YOLOv4目标
检测
实战:中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29362(2)《Windows版YOLOv4目标
检测
实战:中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29363在无人驾驶中,交通标志识别是一项
重要
的任务。本课程中的项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象,采用YOLOv3目标
检测
方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括:安装Darknet、
下载
LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA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。YOLOv3基于深度学习,可以实时地进行端到端的目标
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,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志的多目标
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。本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。 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,值得深入学习和探究。除本课程《YOLOv3目标
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实战:交通标志识别》外,本人推出了有关YOLOv3目标
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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
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实战:训练自己的数据集》《YOLOv3目标
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:原理与源码解析》《YOLOv3目标
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:网络模型改进方法》另一门课程《YOLOv3目标
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实战:训练自己的数据集》主要是介绍如何训练自己标注的数据集。而本课程的区别主要在于学习对已标注数据集的格式转换,即把LISA数据集从csv格式转换成YOLOv3所需要的PASCAL VOC格式和YOLO格式。本课程提供数据集格式转换的Python代码。请大家关注以上课程,并选择学习。下图是使用YOLOv3进行交通标志识别的测试结果
YOLOV3-Tiny模型的训练,量化以及在海思芯片上的部署
本课程详细讲解Yolov3 Tiny算法模型的训练,量化,仿真以及在海思开发板上的部署。主要内容包括:1.课程介绍2.darknet框架代码
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及其编译3.基于无人零售商品数据集训练yolov3 tiny a)无人零售数据集介绍 b)配置文件data和cfg的介绍和修改 c)模型训练和较优模型的挑选4)yolov3 tiny darknet模型转换成caffe model5)wk模型生成及其仿真验证 a)3519av100 sdk010提供 b)模型的量化 c)仿真代码讲解及其运行6)仿真
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