基于YOLOv3的目标检测实战：定制化训练个人数据集

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本课程详细讲解如何使用YOLOv3算法进行目标检测，并指导学员通过定制化训练自己的数据集来优化模型效果。 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。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注并利用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、以及同时识别足球和梅西的双目标检测任务。在Ubuntu系统上，我们将演示如何安装Darknet框架，并展示一系列步骤包括给自定义的数据集打标签、整理数据集、修改配置文件以适应新数据、训练模型并测试其性能，最后计算mAP值及绘制PR曲线来评估模型效果。此外，课程还将介绍Darknet的基本特性：这是一个使用C语言编写的轻量级开源深度学习框架，依赖项少且具有良好的可移植性，适合深入研究。除了《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》这门课之外，《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》、《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》以及《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》等课程也将陆续推出，敬请期待并选择适合的学习路径。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于YOLOv3的目标检测实战：定制化训练个人数据集

优质

本课程详细讲解如何使用YOLOv3算法进行目标检测，并指导学员通过定制化训练自己的数据集来优化模型效果。 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。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注并利用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、以及同时识别足球和梅西的双目标检测任务。在Ubuntu系统上，我们将演示如何安装Darknet框架，并展示一系列步骤包括给自定义的数据集打标签、整理数据集、修改配置文件以适应新数据、训练模型并测试其性能，最后计算mAP值及绘制PR曲线来评估模型效果。此外，课程还将介绍Darknet的基本特性：这是一个使用C语言编写的轻量级开源深度学习框架，依赖项少且具有良好的可移植性，适合深入研究。除了《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》这门课之外，《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》、《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》以及《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》等课程也将陆续推出，敬请期待并选择适合的学习路径。

用于Yolov3人脸口罩检测的训练数据集

优质

本数据集专为YOLOv3设计，包含大量标注的人脸及口罩图像，旨在提升模型在不同场景下准确识别佩戴与未佩戴口罩状态的能力。我找了这个数据包很久，但由于一些原因无法下载。后来托远方的朋友帮忙下载，在这里分享给大家。

YOLOv4目标检测实战：利用自定义数据集进行训练

优质

本教程详细讲解如何使用YOLOv4算法，并基于自定义的数据集实现高效的物体检测模型训练。适合对计算机视觉感兴趣的开发者和研究者学习实践。课程演示环境为Ubuntu系统。对于希望在Windows环境下学习YOLOv4的同学，请参考《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》。与前一代的YOLOv3相比，新的YOLOv4版本将精度（AP）提升了10%，同时每秒帧率（FPS）提高了12%。作为基于深度学习的端到端实时目标检测方法，本课程详细指导如何使用labelImg进行标注，并利用YOLOv4训练个性化数据集。此课程包括两个项目实践：单一对象识别任务如足球的目标定位以及多对象同时识别的任务例如在同一个场景中对足球和梅西的同时追踪。演示将基于AlexAB/darknet版本的YOLOv4，讲解如何安装、标定个人的数据集，并进行相应配置文件修改以适应训练需求。课程内容还包括数据整理方法、模型测试技巧及性能评估（mAP计算与PR曲线绘制），以及先验框聚类分析。此外还将分享一些提高目标检测准确性的实用建议和策略。

Yolov3口罩检测训练数据集

优质

本数据集专为基于YOLOv3的目标检测模型设计，包含大量标注了人脸及口罩佩戴情况的图像，旨在提升模型在不同场景下识别和定位戴口罩人员的能力。我已经使用Yolov3训练完成了一个包含大约4000个样本的数据集，并用它来进行学习。

Windows环境下使用YOLOv4-tiny进行目标检测：训练个性化数据集实战

优质

本教程详解在Windows系统下利用轻量级模型YOLOv4-tiny进行目标检测的全过程，涵盖从环境搭建到个性化数据集训练的各个步骤。本课程适用于希望在Ubuntu系统上学习YOLOv4-tiny的同学，并且演示环境为Windows10。课程内容涵盖了如何使用labelImg工具标注数据集以及训练自己的数据集，具体涉及的项目包括单目标检测（如足球）和多目标检测（例如同时识别足球与梅西）。此外，本课程将详细介绍如何在AlexAB/darknet框架下进行YOLOv4-tiny的操作，其中包括网络结构解析、环境搭建、数据准备及处理、配置文件修改、模型训练测试以及性能评估等环节。值得一提的是，相较于其前辈YOLOv3-tiny, YOLOv4-tiny不仅显著提高了AP值（在COCO上达到40.2%），还大幅提升了帧率至371 FPS (使用GTX 1080 Ti显卡测试)。同时由于仅需占用约23MB的存储空间，使得YOLOv4-tiny非常适合于移动设备、嵌入式系统及边缘计算场景中的应用部署。

基于YOLOv3的车牌定位训练数据集

优质

本数据集针对YOLOv3算法优化，专为车辆牌照精准定位而设计，包含大量标注图像，适用于智能交通系统和自动驾驶领域研究。解压后的各文件释义请参考Labelme bbox_detection 的Readme中的大ITS车牌定位训练数据（已标注，仅供学习使用）。欢迎点赞文章“实现车牌识别之二--使用yolov3进行车牌定位”。

基于TensorFlow的Yolov3目标检测算法实现与训练支持-优质项目实战.zip

优质

本项目为一个基于TensorFlow框架实现YOLOv3算法的目标检测优质实战教程。包含模型训练、优化及测试，适合深度学习进阶者研究和应用。下载包提供完整代码和数据集指导。基于TensorFlow实现的Yolov3目标检测算法项目，支持训练功能。这是一个优质实战项目。

Windows平台下YOLOv4目标检测应用：定制化数据集训练指南

优质

本指南详述了在Windows平台上使用YOLOv4进行目标检测的应用，并提供了针对特定数据集的定制化训练教程。课程演示环境：Windows10；CUDA 10.2；cudnn7.6.5；Python3.7；VisualStudio2019；OpenCV3.4 对于希望在Ubuntu系统上学习YOLOv4的同学，可以参考相关的教程。本课程介绍了速度和精度双提升的YOLOv4。与之前的版本相比，AP（准确率）提高了10%，FPS（每秒帧数）提升了12%。作为基于深度学习的目标检测方法之一，YOLO系列能够实现端到端实时目标检测。在该教程中，我们将详细指导大家如何使用labelImg标注数据集，并利用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战部分包含两个项目：单目标检测（足球）和多目标检测（同时识别足球与梅西）。演示所使用的工具是AlexyAB/darknet，在Windows系统上进行操作。具体步骤包括安装软件环境、配置并使用YOLOv4，标注及整理训练数据集，修改相关文件设置以适应特定需求等。此外，课程还将涵盖如何测试模型性能，并通过mAP计算和先验框聚类分析来评估结果质量。

基于YOLOv8-OBB的旋转目标检测及自定义数据集训练

优质

本研究采用YOLOv8-OBB模型进行高效旋转目标检测，并详细介绍如何构建和训练定制化数据集，提升模型在特定场景下的性能。本段落提供Yolov8_obb旋转框的训练、测试及推理全过程指导，包括修改后的源码、训练数据集以及详细教程。

基于YOLOv3的无人机空中检测及预训练模型与数据集

优质

本研究利用改进的YOLOv3算法进行无人机空中目标检测，并构建了特定领域的预训练模型和数据集，以提高检测精度和效率。 YOLOv3无人机视觉检测项目包含训练好的无人机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在专门的无人机检测数据集上进行训练，目标类别为drone（仅一个类别）。此外，还包括标注好的无人机数据集，格式包括txt和xml两种。检测结果可以参考相关文章内容。该系统采用pytorch框架，并提供完整的python代码实现。