Contents
電腦視覺目標檢測實戰
從這 10.5 小時的課程，你會學到
- 學會 YOLOv5 的實作原理
- 讀懂 YOLOv5 源碼
要求
- 熟悉 Python 和 PyTorch
課程說明
Linux 創辦人 Linus Torvalds 有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗餘不夠，放碼過來！ 程式碼閱讀是從基礎到提升的必經之路。
YOLOv5 是最近推出的輕量且高效能的即時目標檢測方法。 YOLOv5 使用 PyTorch 實現，含有許多業界前沿和常用的技巧，可以作為很好的程式碼閱讀案例，讓我們深入探究其實現原理，其中不少知識點的程式碼可以作為相關專案的借鑒。
本課程將詳細解析 YOLOv5 的實作原理與原始碼，對關鍵程式碼使用 PyCharm 的 debug 模式逐行分析解讀。 本課程將提供註釋後的 YOLOv5 的原始碼程式檔案。
課程分為基礎篇、實作篇、原理篇和程式碼解析篇。 在實作篇中講述了在 ubuntu 和 windows 系統上訓練PASCAL VOC 資料集的方法。 在基礎篇中講述了目標檢測的任務說明、常用資料集、效能指標和計算方法。 在原理篇中講述了 YOLOv5 的網路架構與元件、損失函數、目標框迴歸與跨網格預測策略、訓練技巧。 在程式碼解析篇中講述了專案目錄結構、模型建置、資料集建立、目標檢測、輔助工具、以及使用的相關程式碼。
目標受眾
- 希望學習 YOLOv5 目標檢測的實現原理與源碼的同學們和從業者
講師簡介
Frank BAI 教授
大學教授，博士生導師，美國博士學位。十年以上IT技術工作經歷，先後就職於美國和中國資訊科技科技公司、研究院與高校。擔任人工智慧創業公司資深顧問。主持多項國家級科研專案，發表學術論文100多篇，獲得授權專利10多項。 研究方向包括：深度學習、電腦視覺等。
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