YOLO系列文件包（深度学习与物体检测相关）。

简介：
深度学习领域的物体检测技术，特别是YOLO系列，现推出完整版教材，共包含11章内容，并提供源代码、教学课件以及相关数据集。该资源于2020年进行了最新录制，旨在以通俗易懂的风格呈现，深入阐述其理论基础与实际应用。教材的核心内容涵盖了：首先是对深度学习经典检测方法的概述进行详细介绍；随后深入剖析了YOLO-V1的整体构想和网络架构设计；接着，对YOLO-V2的改进之处进行了细致的解读；紧接着，重点讲解了YOLO-V3的核心网络模型及其关键特性；之后，通过项目实战环节，以V3版本为例，对源码进行了逐层解读；进一步地，指导读者基于YOLO-V3训练自己的数据集并解决特定任务；随后，对YOLO-V4版本的算法原理进行了深入剖析；接着介绍了V5版本的项目配置流程；最后，通过对V5版本的项目工程源码的解读来加深理解。此外，教材还包含了基础补充章节：其中一部分探讨了迁移学习的概念以及Resnet网络架构的应用；另一部分则涉及FasterRcnn系列物体检测算法的介绍。