Udemy線上課程 YOLOv5實戰交通標志識別 講師:Frank BAI 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
在無人駕駛中，交通標志識別是一項重要的任務。YOLOv5是目前流行的強悍的目標檢測技術。本項目以中國交通標志數據集TT100K為訓練對象，采用YOLOv5目標檢測方法實現實時交通標志識別。
本課程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，分別在Windows和Ubuntu系統上做中國交通標志識別的項目演示。具體項目過程包括：安裝軟體環境、安裝YOLOv5、TT100K數據集及格式轉換、訓練集和測試集自動劃分、修改配置文件、準備Weights&Biases訓練可視化工具、訓練網絡模型、測試訓練出的網絡模型和性能統計。
本課程會講述使用Python程序將TT100K數據集的格式轉換成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相應代碼。
本課程還會首先介紹目標檢測的基礎知識，包括目標檢測任務說明、常用數據集和性能指標。然后學習YOLOv5目標檢測網絡技術，包括YOLO目標檢測系列技術發展史、YOLOv5網絡架構和損失函數，以及YOLOv5的4.0、5.0和6.0更新。
本項目提供課程課件的下載和項目數據集的下載（百度網盤）
【相關課程】
本人推出了有關YOLOv5目標檢測的系列課程。請持續關注該系列的其它影片課程，包括：
《YOLOv5目標檢測實戰：訓練自己的數據集》
《YOLOv5目標檢測：原理與源碼解析》
《YOLOv5目標檢測實戰：Flask Web部署》
《YOLOv5目標檢測實戰：TensorRT加速部署》
《YOLOv5目標檢測實戰：Jetson Nano部署》
《YOLOv5實戰口罩佩戴檢測》
《YOLOv5實戰交通標志識別》
《YOLOv5實戰垃圾分類目標檢測》
《YOLOv5+DeepSORT多目標跟蹤與計數精講》
01 - 課程介紹
001 課程介紹.mp4
02 - 目標檢測基礎知識
002 任務說明.mp4
003 常用數據集.mp4
004 性能指標.mp4
004-第二章課件.zip
03 - YOLOv5目標檢測網絡
005 YOLO目標檢測技術發展史.mp4
005-第三章課件.zip
006 YOLOv5網絡結構與組件.mp4
007 YOLOv5-4.0和5.0更新.mp4
008 YOLOv5 6.0更新.mp4
04 - 交通標志數據集
009 國外交通標志數據集.mp4
009-4交通標志數據集.pdf
010 中國交通標志數據集TT100K.mp4
05 - 中國交通標志識別實戰-Windows演示
011 安裝軟件環境.mp4
011-5課件yolov5-tt100k-win10.pdf
012 安裝PyTorch.mp4
013 克隆和安裝YOLOv5.mp4
014 TT100K數據集格式.mp4
015 TT100K數據集格式轉換.mp4
016 準備數據集.mp4
017 修改配置文件.mp4
018 準備wandb訓練可視化工具.mp4
019 訓練數據集.mp4
020 測試訓練出的網絡模型及性能統計.mp4
021 YOLOv5 6.0 項目更新.mp4
06 - 中國交通標志識別實戰-Ubuntu演示
022 安裝PyTorch.mp4
022-6課件yolov5-tt100k-ubuntu.pdf
023 克隆和安裝YOLOv5.mp4
024 TT100K數據集及格式轉換.mp4
025 準備數據集.mp4
026 修改配置文件.mp4
027 準備wandb訓練可視化工具.mp4
028 訓練數據集.mp4
029 測試訓練出的網絡模型及性能統計.mp4
030 YOLOv5 6.0 項目更新.mp4
07 - 課程總結
031 課程總結.mp4
031-7.課程總結.pdf
|
|
專業知識教學
