深度学习-物体检测-YOLO系列【网易云课堂】-百度云盘下载
物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块：(1),YOLO系列算法精讲，详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析，通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节；(1),YOLO-V3项目实战，详细解读V3版本源码，通过debug模式讲解其中每一行代码，从根本掌握YOLO系列全部实现细节。整体风格通俗易懂，原理+实战实战，提供全部课程所需PPT,数据，代码。
资源目录
——/计算机教程BTDLG/10-网易云课堂/107-深度学习-物体检测-YOLO系列/ ├──资料 | └──YOLO-V3-PyTorch ├──01.课程内容与风格介绍.mp4 30.73M ├──02.检测任务中阶段的意义.mp4 20.87M ├──03.不同阶段算法优缺点分析.mp4 13.76M ├──04.IOU指标计算.mp4 15.90M ├──05.评估所需参数计算.mp4 37.83M ├──06.map指标计算.mp4 26.84M ├──08.YOLO算法整体思路解读.mp4 20.01M ├──09.检测算法要得到的结果.mp4 19.63M ├──10.整体网络架构解读.mp4 41.06M ├──11.位置损失计算.mp4 30.26M ├──12.置信度误差与优缺点分析.mp4 37.36M ├──13.V2版本细节升级概述.mp4 16.48M ├──14.网络结构特点.mp4 18.66M ├──15.架构细节解读.mp4 23.69M ├──16.基于聚类来选择先验框尺寸.mp4 32.92M ├──17.偏移量计算方法.mp4 35.20M ├──18.坐标映射与还原.mp4 15.32M ├──19.感受野的作用.mp4 33.33M ├──20.特征融合改进.mp4 24.66M ├──21.V3版本改进概述.mp4 23.90M ├──22.多scale方法改进与特征融合.mp4 26.37M ├──23.经典变换方法对比分析.mp4 15.13M ├──24.残差连接方法解读.mp4 25.62M ├──25.整体网络模型架构分析.mp4 17.10M ├──26.先验框设计改进.mp4 21.20M ├──27.sotfmax层改进.mp4 13.95M ├──28.数据与环境配置.mp4 54.52M ├──29.训练参数设置.mp4 22.76M ├──30.COCO数据与标签读取.mp4 41.66M ├──31.标签文件读取与处理.mp4 30.81M ├──32.debug模式介绍.mp4 13.10M ├──33.基于配置文件构建网络模型.mp4 20.25M ├──34.路由层与shortcut层的作用.mp4 40.62M ├──35.YOLO层定义解析.mp4 84.91M ├──36.预测结果计算.mp4 24.11M ├──37.网格偏移计算.mp4 18.10M ├──38.模型要计算的损失.mp4 13.34M ├──39.标签值格式修改.mp4 71.68M ├──40.坐标相对位置计算.mp4 17.93M ├──41.完成所有损失函数所需计算指标.mp4 19.68M ├──42.模型训练与总结.mp4 37.84M ├──43.预测效果展示.mp4 50.97M ├──44.Labelme工具安装.mp4 8.45M ├──45.数据信息标注.mp4 47.51M ├──46.完成标签制作.mp4 16.44M ├──47.生成模型所需配置文件.mp4 19.82M ├──48.json格式转换成yolo-v3所需输入.mp4 39.37M ├──49.完成输入数据准备工作.mp4 81.66M ├──50.训练代码与参数配置更改.mp4 24.98M ├──51.训练模型并测试效果.mp4 54.14M ├──52.V4版本整体概述.mp4 17.07M ├──52.迁移学习的目标.mp4 9.05M ├──53.V4版本贡献解读.mp4 7.28M ├──53.迁移学习策略.mp4 11.89M ├──54.Resnet原理.mp4 45.81M ├──54.数据增强策略分析.mp4 26.81M ├──55.DropBlock与标签平滑方法.mp4 14.24M ├──55.Resnet网络细节.mp4 24.32M ├──56.Resnet基本处理操作.mp4 15.69M ├──56.损失函数遇到的问题.mp4 10.89M ├──57.CIOU损失函数定义.mp4 7.76M ├──57.shortcut模块.mp4 54.27M ├──58.NMS细节改进.mp4 10.88M ├──58.加载训练好的权重.mp4 18.14M ├──59.SPP与CSP网络结构.mp4 10.94M ├──59.迁移学习效果对比.mp4 24.79M ├──60.Faster-rcnn物体检测概述.mp4 25.71M ├──60.SAM注意力机制模块.mp4 23.86M ├──61.PAN模块解读.mp4 14.54M ├──61.深度学习经典检测方法.mp4 29.53M ├──62.faster-rcnn概述.mp4 21.03M ├──62.激活函数与整体架构总结.mp4 21.40M ├──63.论文解读.mp4 52.02M ├──63.整体项目概述.mp4 70.08M ├──64.RPN网络结构.mp4 52.48M ├──64.训练自己的数据集方法.mp4 20.56M ├──65.损失函数定义.mp4 78.64M ├──65.训练数据参数配置.mp4 78.35M ├──66.测试DEMO演示.mp4 23.91M ├──66.网络细节.mp4 92.57M ├──67.数据源DEBUG流程解读.mp4 20.30M ├──68.图像数据源配置.mp4 19.49M ├──69.加载标签数据.mp4 14.38M ├──70.Mosaic数据增强方法.mp4 15.78M ├──71.数据四合一方法与流程演示.mp4 44.62M ├──72.getItem构建batch.mp4 18.89M ├──73.网络架构图可视化工具安装.mp4 51.05M ├──74.V5网络配置文件解读.mp4 20.50M ├──75.Focus模块流程分析.mp4 25.90M ├──76.完成配置文件解析任务.mp4 30.35M ├──77.前向传播计算.mp4 59.75M ├──78.BottleneckCSP层计算方法.mp4 73.07M ├──79.Head层流程解读.mp4 17.51M ├──80.SPP层计算细节分析.mp4 34.07M ├──81.上采样与拼接操作.mp4 22.37M ├──82.输出结果分析.mp4 33.44M ├──83.超参数解读.mp4 30.33M ├──84.命令行参数介绍.mp4 30.86M ├──85.训练流程解读.mp4 49.00M ├──86.各种训练策略概述.mp4 41.61M └──87.模型迭代过程.mp4 37.85M
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