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适合人群：
具有一定深度学习基础，希望掌握YOLOv3目标检测实战方法的同学们
你将会学到：
学习和学习YOLOv3目标检测训练自己的数据集方法
课程简介：
告知：YOLOv4来了！与YOLOv3相比，新版本的AP(精度)和FPS（每秒帧率）分别提高了10%和12%。有意学习新课程《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》的同学，请前往https://edu.51cto.com/course/22982.html。
YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。
本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。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。
Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。
除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：
《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》
《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》
《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》
下图是使用YOLOv3对足球和梅西同时进行目标检测的测试结果：
课程大纲-YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集
第1章课程介绍(9分钟1节)
第2章目标检测基础知识(26分钟4节)
第3章YOLOv3目标检测原理(27分钟2节)
第4章足球目标检测(1小时7分钟9节)
第5章梅西目标检测(15分钟3节)
第6章足球和梅西目标检测(16分钟3节)
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