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强推！这绝对是B站最全最详细的【YOLO全系列】天花板教程，共100集全，一套解决YOLOv1-13目标检测所有算法！附完整数据集！AI/YOLOv5/yolo

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2026-04-28 18:34:54

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YOLO目标检测

计算机视觉

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YOLO全系列课程精讲P1

01:48:46

零基础入门AI人工智能1v1专属学习规划、毕设论文辅导+AI高薪就业指导路线图P2

12:05

【深度学习经典检测方法概述】1-检测任务中阶段的意义

06:22

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

07:27

【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

【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

【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

07:46

5-整体网络模型架构分析

05:01

6-先验框设计改进

05:25

7-sotfmax层改进

04:25

【YOLO-V4版本算法解读】1-V4版本整体概述

06:04

2-V4版本贡献解读

04:36

3-数据增强策略分析

09:00

4-DropBlock与标签平滑方法

08:20

5-损失函数遇到的问题

06:46

6-CIOU损失函数定义

04:46

7-NMS细节改进

05:39

8-SPP与CSP网络结构

06:50

9-SAM注意力机制模块

09:00

10-PAN模块解读

08:42

11-激活函数与整体架构总结

08:18

【YOLOv5版本项目配置】1-整体项目概述

06:36

2-训练自己的数据集方法

07:28

3-训练数据参数配置

08:21

4-测试DEMO演示

06:49

【YOLOv5项目工程源码解读】1-数据源DEBUG流程解读

06:44

2-图像数据源配置

09:09

3-加载标签数据

06:04

4-Mosaic数据增强方法

07:12

5-数据四合一方法与流程演示

11:01

6-getItem构建batch

08:30

7-网络架构图可视化工具安装

07:38

8-V5网络配置文件解读

08:43

9-Focus模块流程分析

06:26

10-完成配置文件解析任务

11:16

11-前向传播计算

06:23

12-BottleneckCSP层计算方法

07:16

13-SPP层计算细节分析

08:00

14-Head层流程解读

07:22

15-上采样与拼接操作

04:27

16-输出结果分析

06:19

17-超参数解读

06:45

18-命令行参数介绍

06:03

19-训练流程解读

10:11

20-各种训练策略概述

08:56

21-模型迭代过程

07:12

【YOLO系列（V7）算法解读】

02:12:16

【YOLOv7源码解读】1-命令行参数介绍

06:33

2-基本参数作用

11:24

3-EMA等训练技巧解读

13:38

4-网络结构配置文件解读

10:56

5-各模块操作细节分析

11:44

6-输出层与配置文件其他模块解读

15:59

7-标签分配策略准备操作

10:02

8-候选框偏移方法与find3p模块解读

09:25

9-得到偏移点所在网格位置

11:29

10-完成BuildTargets模块

12:05

11-候选框筛选流程分析

08:48

12-预测值各项指标获取与调整

11:37

13-GT匹配正样本数量计算

10:35

14-通过IOU与置信度分配正样本

13:49

15-损失函数计算方法

10:16

16-辅助头AUX网络结构配置文件解析

09:12

17-辅助头损失函数调整

08:22

18-BN与卷积权重参数融合方法

13:25

19-重参数化多分支合并加速

11:09

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