yolov6&yolov7算法原理介绍

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2023-01-13 03:14:57

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yolov6&yolov7算法原理介绍	yolov6和yolov7论文解读，介绍yolov6和yolov7算法关键点

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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YOLOV3和YOLOV4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YOLOV3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yolo1,2,3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。YOLOV4算法模型原理讲解9。YOLOV4算法模型的训练和测试

详细介绍yolov3的网络框架以及训练模型和检测代码讲解

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

利用海思HI3559平台，来实现yolov3实时的输入输出识别处理，经过实际测试，海思3559平台可以达到8帧/s的识别速度。本课程详细介绍了该算法实现的原理，框架以及过程，详细解释了源代码，并且已经将实现的代码上传课件，学员可以下载后直接实现该算法。

因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。在此，大白将项目中，需要了解的Yolov3、Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总，希望和大家

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