YOLO物体检测-深度学习-通俗易懂最接地气的YOLO课程_3.47GB

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文件名称：	YOLO物体检测-深度学习-通俗易懂最接地气的YOLO课程450_共：3.47GB
文件总数量：	106条
压缩文件数量：	1条
压缩文件比：	0.94%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2023-12-05 14:42:33

目录：【资料/YOLO-V3-PyTorch】
    PyTorch-YOLOv3.zip　[462.21MB]
    YOLO.pdf　[1.88MB]

目录：【资料/YOLO-V3-PyTorch/训练自己的数据集】
    构建自己的数据集.docx　[299.56KB]
    json2yolo.py　[1.47KB]

目录：【YOLO物体检测-深度学习-通俗易懂最接地气的YOLO课程】
    50.训练代码与参数配置更改.mp4　[24.97MB]
    26.先验框设计改进.mp4　[21.20MB]
    72.getItem构建batch.mp4　[18.89MB]
    02.检测任务中阶段的意义.mp4　[20.87MB]
    48.json格式转换成yolo-v3所需输入.mp4　[39.37MB]
    05.评估所需参数计算.mp4　[37.83MB]
    04.IOU指标计算.mp4　[15.90MB]
    67.数据源DEBUG流程解读.mp4　[20.30MB]
    19.感受野的作用.mp4　[33.33MB]
    31.标签文件读取与处理.mp4　[30.80MB]
    10.整体网络架构解读.mp4　[41.05MB]
    65.损失函数定义.mp4　[78.64MB]
    20.特征融合改进.mp4　[24.66MB]
    11.位置损失计算.mp4　[30.25MB]
    16.基于聚类来选择先验框尺寸.mp4　[32.91MB]
    59.SPP与CSP网络结构.mp4　[10.93MB]
    73.网络架构图可视化工具安装.mp4　[51.05MB]
    69.加载标签数据.mp4　[14.38MB]
    53.V4版本贡献解读.mp4　[7.28MB]
    66.测试DEMO演示.mp4　[23.91MB]
    13.V2版本细节升级概述.mp4　[16.47MB]
    06.map指标计算.mp4　[26.83MB]
    60.SAM注意力机制模块.mp4　[23.86MB]
    56.Resnet基本处理操作.mp4　[15.69MB]
    83.超参数解读.mp4　[30.32MB]
    数据与标签读取.mp4　[41.65MB]
    22.多scale方法改进与特征融合.mp4　[26.37MB]
    79.Head层流程解读.mp4　[17.51MB]
    64.RPN网络结构.mp4　[52.48MB]
    27.sotfmax层改进.mp4　[13.95MB]
    46.完成标签制作.mp4　[16.44MB]
    35.YOLO层定义解析.mp4　[84.90MB]
    61.深度学习经典检测方法.mp4　[29.52MB]
    21.V3版本改进概述.mp4　[23.89MB]
    57.shortcut模块.mp4　[54.26MB]
    71.数据四合一方法与流程演示.mp4　[44.61MB]
    66.网络细节.mp4　[92.56MB]
    23.经典变换方法对比分析.mp4　[15.13MB]
    01.课程内容与风格介绍.mp4　[30.73MB]
    12.置信度误差与优缺点分析.mp4　[37.35MB]
    38.模型要计算的损失.mp4　[13.33MB]
    54.Resnet原理.mp4　[45.81MB]
    52.迁移学习的目标.mp4　[9.04MB]
    63.论文解读.mp4　[52.01MB]
    55.Resnet网络细节.mp4　[24.32MB]
    58.NMS细节改进.mp4　[10.88MB]
    43.预测效果展示.mp4　[50.97MB]
    60.Faster-rcnn物体检测概述.mp4　[25.71MB]
    37.网格偏移计算.mp4　[18.10MB]
    51.训练模型并测试效果.mp4　[54.13MB]
    36.预测结果计算.mp4　[24.10MB]
    81.上采样与拼接操作.mp4　[22.37MB]
    49.完成输入数据准备工作.mp4　[81.66MB]
    14.网络结构特点.mp4　[18.65MB]
    76.完成配置文件解析任务.mp4　[30.34MB]
    29.训练参数设置.mp4　[22.76MB]
    41.完成所有损失函数所需计算指标.mp4　[19.68MB]
    45.数据信息标注.mp4　[47.51MB]
    33.基于配置文件构建网络模型.mp4　[20.24MB]
    77.前向传播计算.mp4　[59.74MB]
    75.Focus模块流程分析.mp4　[25.90MB]
    82.输出结果分析.mp4　[33.44MB]
    24.残差连接方法解读.mp4　[25.62MB]
    65.训练数据参数配置.mp4　[78.34MB]
    39.标签值格式修改.mp4　[71.67MB]
    17.偏移量计算方法.mp4　[35.20MB]
    62.faster-rcnn概述.mp4　[21.03MB]
    57.CIOU损失函数定义.mp4　[7.75MB]
    25.整体网络模型架构分析.mp4　[17.10MB]
    34.路由层与shortcut层的作用.mp4　[40.61MB]
    61.PAN模块解读.mp4　[14.54MB]
    80.SPP层计算细节分析.mp4　[34.06MB]
    87.模型迭代过程.mp4　[37.85MB]
    86.各种训练策略概述.mp4　[41.60MB]
    47.生成模型所需配置文件.mp4　[19.82MB]
    工具安装.mp4　[8.44MB]
    56.损失函数遇到的问题.mp4　[10.89MB]
    74.V5网络配置文件解读.mp4　[20.50MB]
    18.坐标映射与还原.mp4　[15.32MB]
    58.加载训练好的权重.mp4　[18.14MB]
    64.训练自己的数据集方法.mp4　[20.55MB]
    70.Mosaic数据增强方法.mp4　[15.77MB]
    55.DropBlock与标签平滑方法.mp4　[14.24MB]
    63.整体项目概述.mp4　[70.08MB]
    54.数据增强策略分析.mp4　[26.80MB]
    68.图像数据源配置.mp4　[19.48MB]
    03.不同阶段算法优缺点分析.mp4　[13.76MB]
    42.模型训练与总结.mp4　[37.83MB]
    59.迁移学习效果对比.mp4　[24.79MB]
    28.数据与环境配置.mp4　[54.51MB]
    62.激活函数与整体架构总结.mp4　[21.39MB]
    09.检测算法要得到的结果.mp4　[19.62MB]
    32.debug模式介绍.mp4　[13.10MB]
    40.坐标相对位置计算.mp4　[17.93MB]
    78.BottleneckCSP层计算方法.mp4　[73.07MB]
    08.YOLO算法整体思路解读.mp4　[20.01MB]