YOLO11： 从0开始搭建环境进行模型训练

AI大道理 2024-11-02 19:25:04

课程名称适应人群
YOLO11： 从0开始搭建环境进行模型训练1、本科生。本科苦于没有毕业设计课题的同学做这么一个目标检测项目足以毕业。 2、研究生。研究方向是图像算法、计算机视觉、深度学习、AI等相关方向的同学 。 3、职场人。AI视觉算法岗位找工作、换工作的在职、离职相关人员，YOLO11让你重铸金身。

《YOLO11： 从0开始搭建环境进行模型训练》课程致力于帮助学生实战YOLOv5目标检测算法。常心老师将手把手带领大家从0开始搭建YOLO11环境，带领大家排坑、避坑、填坑。本课程将进行数据集打标、格式转化、模型训练、训练结果分析、模型推理等一系列演示。另外常心老师还会带领大家进行训练优化，训练一个更好的模型，最后将在ubuntu系统下进行演示。

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StoneCity_Zhai 03-21
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打标软件不是可以直接YOLO TXT格式么？为啥还要转一手？

YOLO11：TensorRT模型加速与部署
YOLO11：TensorRT模型加速与部署》课程致力于帮助学生实战YOLO11目标检测算法的TensorRT加速部署。常心老师将手把手带领大家从0开始搭建YOLO11-TensorRT环境，带领大家排坑、避坑、填坑。本课程将进行环境搭建、模型转换、模型加速部署等一系列演示，还会讲解TensorRT量化原理与源码解读。常心老师致力于打造AI视觉专业，打破本科专业与岗位不对口的壁垒，岗位需要什么教什么，岗位面试什么，学什么，实际应用什么就做什么项目。扫描下方“AI大道理”，选择“关注”公众号。
教程：超详细从零开始yolov5模型训练
本文将介绍yolov5从环境搭建到模型训练的整个过程。最后训练识别哆啦A梦的模型。 1.anconda环境搭建 2.yolov5下载 3.素材整理 4.模型训练 5.效果预测 - Anconda环境搭建 提醒：所有操作都是在anconda的yolo的环境下进行的，在创建yolo环境后，之后每次进入CMD都需要切换到yolo环境中去（否则进入默认的base环境中） https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 下载对应版本anconda即可，这里
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YOLOv11超详细环境搭建以及模型训练（GPU版本）
100多种【基于YOLOv8/v10/v11的目标检测系统】目录（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）YOLOv5/8/10/11改进目录。
《YOLO 11 ：标注训练全攻略》
在当今计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务。它在自动驾驶、智能安防、医疗影像分析等众多领域都有着广泛的应用。而 YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效性和准确性，一直以来都备受关注。随着技术的不断进步，YOLO 11 版本的推出，为目标检测带来了新的突破。本文将详细介绍 YOLO 11 的标注训练全攻略，帮助读者更好地理解和应用这一强大的目标检测算法。
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