目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战)

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目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现(与行人车辆检测实战)

├──第1章-课程介绍
| ├──1-1课程介绍.mp4 62.30M
| └──1-2代码与项目介绍.mp4 40.19M
├──第2章-预备知识整装待发
| ├──2-101X1卷积核的用处02.mp4 16.94M
| ├──2-111X1卷积核的用处03.mp4 17.96M
| ├──2-121X1卷积核的用处04(yolo中的1X1预测思想).mp4 28.36M
| ├──2-13YOLOV4里的one-hot编码.mp4 17.46M
| ├──2-14softmax原理和计算.mp4 11.60M
| ├──2-15sigmod和代替softmax.mp4 6.88M
| ├──2-16BN操作01.mp4 44.74M
| ├──2-17BN操作02.mp4 8.18M
| ├──2-18激活函数原理和作用.mp4 7.08M
| ├──2-1图像卷积.mp4 24.92M
| ├──2-2卷积和步长的巧妙配合.mp4 18.37M
| ├──2-3人工卷积核产生的效果.mp4 8.89M
| ├──2-4Yolov4里的卷积例子.mp4 8.79M
| ├──2-5最大池化操作.mp4 11.88M
| ├──2-6全连接层讲解.mp4 12.49M
| ├──2-7卷积神经网络VGG16_01.mp4 18.59M
| ├──2-8卷积神经网络VGG16_02.mp4 26.20M
| └──2-91X1卷积核的用处01.mp4 17.88M
├──第3章-YOLOV4网络结构和代码实现
| ├──3-10YOLO头部总结.mp4 15.46M
| ├──3-11从零写代码backbone构建01.mp4 86.29M
| ├──3-12从零写代码backbone构建02.mp4 55.99M
| ├──3-13从零写代码Neck构建01.mp4 56.11M
| ├──3-14从零写代码Neck构建02.mp4 95.46M
| ├──3-15从零写代码头部Decode01.mp4 55.47M
| ├──3-16从零写代码头部Decode02.mp4 76.60M
| ├──3-17代码解读模型推断部分.mp4 70.61M
| ├──3-18代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络01.mp4 43.15M
| ├──3-19代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络02.mp4 64.20M
| ├──3-1YOLOV3网络结构回顾01.mp4 26.83M
| ├──3-2YOLOV3网络结构回顾02.mp4 27.40M
| ├──3-3YOLOV3网络结构回顾03.mp4 16.54M
| ├──3-4强大的模型可视化工具netron.mp4 28.39M
| ├──3-5YOLOV4网络结构backbone.mp4 28.83M
| ├──3-6YOLOV4网络结构Neck.mp4 39.08M
| ├──3-7YOLO网格思想.mp4 31.09M
| ├──3-8先验框anchors原理.mp4 32.34M
| └──3-9头部DECODE.mp4 15.12M
├──第4章-模型训练和代码实现
| ├──4-10从零写代码build_target训练核心函数03.mp4 74.33M
| ├──4-11从零写代码训练部分基础函数.mp4 32.12M
| ├──4-12从零写代码CIOU计算.mp4 45.46M
| ├──4-13从零写代码损失函数计算.mp4 55.77M
| ├──4-14代码解读基于PyTorch的模型训练01.mp4 45.62M
| ├──4-15代码解读基于PyTorch的模型训练02.mp4 33.81M
| ├──4-16代码解读基于PyTorch的模型训练03.mp4 67.74M
| ├──4-1模型训练超参部分讲解.mp4 41.30M
| ├──4-2训练整体流程.mp4 9.61M
| ├──4-3模型训练build_target原理解析01.mp4 18.33M
| ├──4-4模型训练build_target原理解析02.mp4 42.99M
| ├──4-5模型训练build_target原理解析03.mp4 22.60M
| ├──4-6损失函数原理解析01.mp4 23.37M
| ├──4-7损失函数原理解析02.mp4 20.48M
| ├──4-8从零写代码build_target训练核心函数01.mp4 22.20M
| └──4-9从零写代码build_target训练核心函数02.mp4 53.69M
├──第5章-YOLOV4车辆行人检测实战
| ├──5-1项目实战总体介绍.mp4 15.71M
| ├──5-2权重裁剪技巧(模型训练必备知识).mp4 42.48M
| ├──5-3代码实战pytorch权重裁剪01.mp4 51.69M
| ├──5-4代码实战pytorch权重裁剪02.mp4 52.76M
| ├──5-5代码实战训练数据集制作.mp4 52.65M
| ├──5-6tensorboardX训练可视化工具使用.mp4 54.47M
| ├──5-7map和准确召回率计算工具使用.mp4 74.81M
| ├──5-8项目效果展示.mp4 78.51M
| └──5-9YOLOV4调参总结.mp4 29.27M
├──课程资料
| ├──ppt和手工图.zip 5.73M
| └──yolov4代码和数据集.zip 916.12M

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