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搞定系列:yolov7-segmention训练实例分割模型win版
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yolov7框架的基本介绍
FL1623863129
2023-01-13 00:07:41
课时名称
课时知识点
yolov7框架的基本介绍
本节将简要介绍yolov7目标检测框架基本情况
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基于
yolo
v8实现的AI自瞄项目.zip
yolo
v8 基于
yolo
v8的FPS游戏自瞄软件 实现
基本
的自瞄功能等。 基于
yolo
v8的FPS游戏自瞄软件 实现
基本
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yolo
v8的FPS游戏自瞄软件 实现
基本
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v8的FPS游戏自瞄软件 实现
基本
的自瞄功能等。
yolo
v8权重文件,包含n,s,m,l,x五个
yolo
v8五个权重文件。2023/3/18版本,考虑到github下载可能太慢, 故个人上传方便大家下载。
从
YOLO
V3到
YOLO
V4:算法原理及其实战
本课程在
介绍
计算机视觉深度学习
基本
概念基础上,详尽讲解
YOLO
V3和
YOLO
V4的算法模型原理,并基于实际项目中的无人零售商品数据集来手把手教大家如何将它训练成
YOLO
V3和V4模型,最后对训练出来的模型集进行性能评估,从而挑选出最优模型。 课程主要分为九大章: 1。课程内容
介绍
、特色及其答疑2。计算机视觉深度学习
基本
概念及其
yolo
1,2,3的模型结构讲解3。darknet
框架
介绍
及其安装4。darknet训练和推理代码的梳理5。基于darknet
框架
训练一个无人零售商品数据集 上半部6。基于darknet
框架
训练一个无人零售商品数据集 下半部7。模型评估指标(训练过程的loss和iou曲线显示,PR,RECALL,AP以及MAP的计算)8。
YOLO
V4算法模型原理讲解9。
YOLO
V4算法模型的训练和测试
yolo
v5原理详解 (涉及内容:
Yolo
v5
框架
,各组件分析,特征融合是怎么实现的?
yolo
v5的具体特征融合方式等)
大小的输入图片 4 个像素分别取 1 个(类似于邻近下采样)形成新的图片,这样 1 个通道的输入图片会被划分成 4 个通道,每个通道对应的 WH 尺寸大小都为原来的 1/2,并将这些通道组合在一起。以
Yolo
v5s 的结构为例,原始 640x640x3 的图像输入 Focus 结构,采用切片操作,先变成 320×320×12 的特征图,再经过一次 32 个卷积核的卷积操作,最终变成 320×320×32 的特征图。最后,输出端是模型预测的结果,包括每个目标的类别和其对应的边界框坐标等信息。
yolo
v7
网络架构深度解析
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网络结构深度解析
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