YOLOv4-tiny目标检测实战：利用自训数据集

简介：
本课程深入讲解如何使用YOLOv4-tiny模型进行高效的物体检测，并结合实际案例演示如何通过训练自己的数据集来优化模型性能。适合对计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者及研究人员。 本课程演示环境为Ubuntu系统。对于希望在Windows系统上学习YOLOv4-tiny的同学，请寻找相应的教程。 YOLOv4-tiny带来了显著的速度提升，在COCO数据集上的性能表现为：AP50达到40.2%，FPS高达371（测试设备为GTX 1080 Ti）。相比之前的版本，如YOLOv3-tiny，其在准确率和速度上都有了明显的进步。此外，YOLOv4-tiny的模型文件大小仅为23MB，这使得它非常适合部署于移动设备、嵌入式系统及边缘计算环境中。 课程将详细教授如何使用labelImg工具进行数据标注，并指导学员利用YOLOv4-tiny训练个性化的目标检测模型。本课程包含两个实际操作项目：一是单一目标的识别（如足球），二是多目标同时识别（例如，同时追踪足球和梅西）。 在Ubuntu系统上，我们将基于AlexAB/darknet版本演示如何构建与使用YOLOv4-tiny进行深度学习任务。具体步骤包括理解模型架构、安装环境配置、数据集标注及整理工作流程、修改训练参数文件以适应自定义需求，并最终完成从训练到测试的全过程。此外，课程还会涵盖性能评估方法（如mAP计算和绘制PR曲线）以及先验框聚类分析等内容。 通过本课程的学习，你将能够掌握在实际应用场景中利用YOLOv4-tiny进行高效目标检测的技术与技巧。