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【毒奶粉YOLO-目标检测】打游戏如上班？快来看看这个视频，教AI打游戏，搬砖自动化不是梦！—人工智能/计算机视觉/目标检测/DNF

8万

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2022-04-30 17:30:16

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计算机视觉

人工智能-迷途发消息

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（毒奶粉）用AI帮你搬砖

02:09

第一章：深度学习经典检测方法概述 1-检测任务中阶段的意义

06:47

2-不同阶段算法优缺点分析

04:43

3-IOU指标计算

05:10

4-评估所需参数计算

10:01

5-map指标计算

07:28

第二章：YOLO-V1整体思想与网络架构 1-YOLO算法整体思路解读

07:12

2-检测算法要得到的结果

06:18

3-整体网络架构解读

11:39

4-位置损失计算

08:13

5-置信度误差与优缺点分析

11:49

第三章：YOLO-V2改进细节详解 1-V2版本细节升级概述

05:43

2-网络结构特点

06:03

3-架构细节解读

06:53

4-基于聚类来选择先验框尺寸

10:22

5-偏移量计算方法

10:49

6-坐标映射与还原

03:37

7-感受野的作用

11:07

8-特征融合改进

07:56

第四章：YOLO-V3核心网络模型 1-V3版本改进概述

08:19

2-多scale方法改进与特征融合

07:38

3-经典变换方法对比分析

04:56

4-残差连接方法解读

07:47

5-整体网络模型架构分析

05:01

6-先验框设计改进

05:26

7-sotfmax层改进

04:25

第五章：项目实战-基于V3版本进行源码解读 1-数据与环境配置

12:43

2-训练参数设置

04:49

3-数据与标签读取

08:42

4-标签文件读取与处理

05:52

5-debug模式介绍

04:28

6-基于配置文件构建网络模型

07:24

7-路由层与shortcut层的作用

07:25

8-YOLO层定义解析

09:54

9-预测结果计算

10:52

10-网格偏移计算

08:14

11-模型要计算的损失概述

06:35

12-标签值格式修改

06:56

13-坐标相对位置计算

08:26

14-完成所有损失函数所需计算指标

08:57

15-模型训练与总结

14:04

16-预测效果展示

06:14

第六章：基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务 1-Labelme工具安装

04:11

2-数据信息标注

04:55

3-完成标签制作

06:09

4-生成模型所需配置文件

08:19

5-json格式转换成yolo-v3所需输入

06:15

6-完成输入数据准备工作

08:47

7-训练代码与参数配置更改

10:30

8-训练模型并测试效果

07:08

第七章：必备基础-迁移学习与Resnet网络架构 1-迁移学习的目标

05:33

2-迁移学习策略

07:12

3-Resnet原理

11:55

4-Resnet网络细节

12:42

5-Resnet基本处理操作

06:18

6-shortcut模块

08:32

7-加载训练好的权重

07:02

8-迁移学习效果对比

09:02

第八章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列三代算法-1-物体检测概述

13:28

三代算法-2-深度学习经典检测方法

17:12

三代算法-3-faster-rcnn概述

11:22

论文解读-1-论文整体概述

16:08

论文解读-2-RPN网络结构

18:33

论文解读-3-损失函数定义

20:27

论文解读-4-网络细节

16:11

第九章：YOLOV5应用实战项目系列 1-任务需求与项目概述

04:13

2-数据与标签配置方法

08:19

3-标签转格式脚本制作

08:21

4-各版本模型介绍

06:58

5-项目参数配置

05:15

6-缺陷检测模型培训

06:02

7-输出结果与项目总结

08:46

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