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YOLOv8模型剪枝实战:Network Slimming网络瘦身方法

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。

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#剪枝
YOLOv8遇见VisDrone 2023目标检测挑战赛-YOLOv8实战VisDrone无人机目标检测(视频教程)

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。

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#目标检测#无人机
YOLOv8目标检测实战:ONNX模型转换及TensorRT部署

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。

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集

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

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#目标检测
YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署

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

#目标检测#pytorch
YOLOv3目标检测实战:交通标志识别

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...

#目标检测#深度学习
YOLOv3目标检测:训练自己的数据集

YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测,以速度快见长。课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》将手把手地教大家使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测、梅西目标检测、足球和梅西同时目标检测。本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据...

#目标检测#计算机视觉#深度学习
DeepLabv3+(PyTorch)图像语义分割:训练自己的数据集

课程链接:DeepLabv3+(PyTorch)图像语义分割: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DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法,可对物体进行像素级分割。本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集,并使用PyTorch版本的DeepLabv3+训练自己的数据集,从而能开展自己的图像语义分割应用。本课程以Roa

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#pytorch
YOLOv8实例分割实战:TensorRT加速部署

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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#图像处理
UNet(PyTorch)图像语义分割实战:训练自己的数据集

PyTorch版课程链接:UNet(PyTorch)图像语义分割实战: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TensorFlow2课程链接:U-Net图像语义分割实战: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UNet是一种基于深度学习的图像语义分割方法,尤其在医学图像分割中表现优异。本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制

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#pytorch
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