طريقة السحب: Baidu.comإجمالي [15] قسمًاتوفر البرامج الدراسية: لاسوف تكسب
yolov5
الذكاء الاصطناعي (AI)
تصنيف الصور
目标检测
السكان المطبقون
本课程适用于对Python有一定了解,希望想学习yolov5的学员。
الدورات التدريبية
目标检测是计算机视觉中比较简单的任务,用来在一张图篇中找到某些特定的物体,目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类,同时要求我们标出这些物体的位置。
YOLO的全称是you only look once,指只需要浏览一次就可以识别出图中的物体的类别和位置。
本次课程学习内容
如何通过yolo自定义训练我们的数据
如何将yolo进行部署,flask 接口
yolo + deepsort 目标跟踪
حدث رياضي
口罩识别
车辆跟踪,计数
كتالوج المقررات الدراسية
开篇 03:25 显卡说明 05:40 torch-gpu搭建 20:48 labelImg标注 10:45 标注文件yolo和txt互相转换 17:09 训练集和测试集的划分 18:52 自定义训练数据集 35:21 训练结果评价 08:50 训练文件解读 06:26 detect.py 模型测试 07:31 export.py 模型导出onnx 08:08 自定义训练数据集总结 07:54 torch加载自定义训练yolo模型 14:57 flask部署自定义训练模型(上) 18:15 flask部署自定义训练模型(下) 04:41
بيان الموارد (يعتبر الشراء موافقة على هذا البيان): 1 - أي عملية في منصة الموقع تعتبر قد قرأت ووافقت على الجزء السفلي من اتفاقية التسجيل في الموقع وإخلاء المسؤولية، وقد كانت موارد هذا الموقع منخفضة للغاية، ولا تقدم الدعم الفني 2 - قد يكون عنوان القرص الصافي المشترك لبعض مستخدمي الشبكة غير صالح، مثل حدوث عطل، يرجى إرسال بريد إلكتروني إلى خدمة العملاء الرمز711cn#P5Tq.com (استبدل # بـ @) سيتم إرسال 3 - يوفر هذا الموقع جميع الموارد القابلة للتحميل (البرمجيات وغيرها) الموقع لضمان عدم وجود تغييرات سلبية؛ ولكن هذا الموقع لا يمكن أن يضمن دقة وأمن وسلامة الموارد، يقوم المستخدم بالتحميل حسب تقديره الخاص، ونحن نتواصل للتعلم لغرض ليس كل شفرة المصدر ليست 100% خالية من الأخطاء أو لا أخطاء؛ تحتاج إلى أن يكون لديك أساس معين لتكون قادرًا على قراءة وفهم الكود، لتتمكن من تعديل التصحيح! الشيفرة وحل الأخطاء. في الوقت نفسه، يجب على مستخدمي هذا الموقع أن يفهموا أن متجر كود المصدر لا يمتلك أي حقوق للبرامج المتوفرة للتحميل، فحقوق النشر تعود للمالك القانوني للمورد. 4 - جميع الموارد الموجودة على هذا الموقع لأغراض التعلم والبحث فقط، يرجى حذفها في غضون 24 ساعة من الموارد التي تم تنزيلها، ولا تستخدم لأغراض تجارية، وإلا فإن النزاعات القانونية الناشئة عن الموقع وناشر الموقع ذات المسؤولية الجانبية ولن يتحملها! 5 - نظرًا لطبيعة الموارد القابلة للاستنساخ، فإنه بمجرد شرائها تكون غير قابلة للاسترداد، فإن رصيد إعادة الشحن غير قابل للاسترداد أيضًا