【文件属性】：
文件名称：YOLOv3目标检测：原理与源码解析
文件大小：28.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-14 06:46:13
计算机视觉,cuda,深度学习,YOLO,Darknet,目标检测,物体检测,人工智能
Linux创始人LinusTorvalds有一句名言：Talk is cheap, Show me the code.（冗谈不够，放码过来！）。
代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识清晰，不利于进一步优化和创新。
YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。
YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。
本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码，具体内容包括：
YOLO目标检测原理 神经网络及Darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 代码阅读工具及方法 深度学习计算的利器：BLAS和GEMM GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用 YOLOv3的程序流程及各层的源码解析本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。
除本课程《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》外，
【文件预览】：
YOLOv3目标检测_原理与源码解析-2019610125021146_33745.pdf
YOLOv3目标检测_原理与源码解析-2019610124957243_35639.pdf
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YOLOv3目标检测_原理与源码解析-2019610125152250_94010.pdf
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YOLOv3目标检测_原理与源码解析-2019610125447670_63647.zip
YOLOv3目标检测_原理与源码解析-2019610125041375_18484.pdf
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