深度学习100例 | 第51天-目标检测算法(YOLOv5)
Posted K同学啊
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大家好,我是『K同学啊』!
拖了好久,终于要开始目标检测系列了。自己想过好几次,想尽快出几期目标检测算法的博客教程,但是一直苦于不知道如何写,才能让大家轻松、快速、高效的入门目标检测算法。这段时间终于有个一个比较靠谱的思路。我是这样计划的:
首先,带大家先将算法跑起来,不然都不知道在干嘛,纯理论的东西看着头都大了,然后,教大家将官方的数据集更换成我们自己的数据集,并完成模型的训练。其次,在我们代码可以运行的情况下,从整体上讲解算法的结构。最后,挑选代码中一些比较关键的点,进行详细讲解。
一、前言
YOLO系列是目前最热门的目标检测算法,那就拿它“开刀”了。YOLO目前已经更新到了YOLOv5,由于YOLOv5太新了,目前TensorFlow2版本还未出来(网上存在一些tf版本的,但是大概率不靠谱,就不踩坑了),那就用PyTorch吧,反正PyTorch迟早也是要学的嘛。PyTorch与TensorFlow的区别如下&#x
以上是关于深度学习100例 | 第51天-目标检测算法(YOLOv5)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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