文件名称：Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集
文件大小：12.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-09 19:39:20
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课程演示环境：Windows10;?cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudio2019; OpenCV3.4 需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》 课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28745 YOLOv4来了！速度和精度双提升！ 与?YOLOv3?相比，新版本的?AP (精度)和?FPS?（每秒帧率）分别提高了?10%?和?12%。 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Windows系统上做项目演示。包括：安装软件环境、安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、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。还将介绍改善YOL
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