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【2026已更新YOLOv11】一小时掌握!从0开始搭建部署YOLOv11,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,草履虫都能听懂!

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2026-05-20 16:34:19
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视频选集
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1. YOLOv11从环境搭建到模型训练、推理、导出
22:09
2. 2-不同阶段算法优缺点分析
04:43
3. 3-IOU指标计算
05:10
4. 4-评估所需参数计算
10:01
5. 5-map指标计算
07:28
6. 6.YOLO算法整体思路解读
07:12
7. 7-检测算法要得到的结果
06:18
8. 8.整体网络架构解读
11:39
9. 9-位置损失计算
08:13
10. 10-置信度误差与优缺点分析
11:49
11. 11.V2版本细节升级概述
05:43
12. 12-网络结构特点
06:03
13. 13.-架构细节解读
06:53
14. 14-基于聚类来选择先验框尺寸
10:22
15. 15.-偏移量计算方法
10:49
16. 16.-坐标映射与还原
03:37
17. 17.-感受野的作用
11:07
18. 18.-特征融合改进
07:56
19. 19.-V3版本改进概述
08:19
20. 20.-多scale方法改进与特征融合
07:38
21. 21.-经典变换方法对比分析
04:56
22. 23.-整体网络模型架构分析
05:01
23. 24.-先验框设计改进
05:26
24. 25.-sotfmax层改进
04:25
25. 26.-数据与环境配置
12:43
26. 27-训练参数设置
04:49
27. 28-数据与标签读取
08:42
28. 29-标签文件读取与处理
05:52
29. 30.-debug模式介绍
04:28
30. 31.-基于配置文件构建网络模型
07:24
31. 32-路由层与shortcut层的作用
07:25
32. 33.-YOLO层定义解析
09:54
33. 34.-预测结果计算
10:52
34. 35.-网格偏移计算
08:14
35. 36-模型要计算的损失概述
06:35
36. 37-标签值格式修改
06:56
37. 38.-坐标相对位置计算
08:26
38. 39-完成所有损失函数所需计算指标
08:57
39. 40.-模型训练与总结
14:04
40. 41.-预测效果展示
06:14
41. 43-数据信息标注
04:55
42. 44.-完成标签制作
06:09
43. 45-生成模型所需配置文件
08:19
44. 46.-json格式转换成yolo-v3所需输入
06:15
45. 47-完成输入数据准备工作
08:47
46. 48-训练代码与参数配置更改
10:30
47. 49-训练模型并测试效果
07:08
48. 50-迁移学习的目标
05:33
49. 56.7-加载训练好的权重
07:02
50. 57-迁移学习效果对比
09:02
51. 58.三代算法-1-物体检测概述
13:28
52. 59.三代算法-2-深度学习经典检测方法
17:12
53. 60.三代算法-3-faster-rcnn概述
11:22
54. 61.论文解读-1
16:08
55. 62.论文解读-2-RPN网络结构
18:33
56. 63.论文解读-3-损失函数定义
20:27
57. 64.论文解读-4-网络细节
16:11
65. 5-基于高斯分布预测关键点位置
08:46
66. 6-各模块输出特征图解读
06:24
67. 7-PAF向量登场
05:17
68. 8-PAF标签设计方法
08:45
69. 9-预测时PAF积分计算方法.
11:57
70. 10-匹配方法解读.
06:25
71. 11-CPM模型特点.
07:00
72. 12-算法流程与总结.
07:37
73. 第2章 slowfast算法知识点通俗解读:1-slowfast核心思想解读
07:40
74. 2-核心网络结构模块分析
09:11
75. 3-数据采样曾的作用
06:16
76. 4-模型网络结构设计
05:57
77. 5-特征融合模块与总结分析
10:04
78. 第3章 -slowfast项目环境配置与配置文件:1-环境基本配置解读
08:20
79. 2-目录各文件分析
08:33
80. 3-配置文件作用解读
08:39
81. 4-测试DEMO演示
06:53
82. 5-训练所需标签文件说明
10:13
83. 6-训练所需视频数据准备
08:23
84. 7-视频数据集切分操作
08:46
85. 8-完成视频分帧操作
06:58
86. 第4章 slowfast源码详细解读:1-模型所需配置文件参数读取
07:20
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