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本课程在YOLOv8 v8.1版本代码的基础上增加Network Slimming剪枝方法,在Windows和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集训练和进行网络剪枝过程,并讲解原代码针对剪枝的修改和增加部分。

本课程将手把手地教大家使用YOLOv8训练VisDrone无人机目标检测数据集,完成VisDrone目标检测竞赛实战项目,并尝试涨点技巧。

本课程讲述如何对YOLOv8目标检测的PyTorch权重文件转成ONNX格式并进行TensorRT加速部署。

课程链接:Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院Transformer发轫于NLP(自然语言处理),并跨界应用到CV(计算机视觉)领域。Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网,在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV

使用TensorRT进行YOLOv5的加速部署课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32303PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv5进行加速和部署。本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,分别在Ubuntu和windows
在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象,采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括:安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测,以速度快见长。本...
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本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv8实例分割进行加速和部署,实测推理速度提高3倍以上。

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