Учебное пособие по обнаружению пользовательских объектов YOLOv4: Часть 2 (Обучение YOLOv4 Darknet... скачать в хорошем качестве

Учебное пособие по обнаружению пользовательских объектов YOLOv4: Часть 2 (Обучение YOLOv4 Darknet...

Обучение пользовательского детектора объектов YOLOV4 с использованием даркнета. Во второй части руководства объясняются шаги по обучению пользовательской модели обнаружения объектов с использованием даркнета YOLOv4 на нашем собственном наборе данных. Мы также запустим обученный пользовательский детектор объектов YOLOv4 на изображениях и видео. Я сосредоточен только на обучении пользовательского детектора объектов YOLOv4, но вы можете легко адаптировать это руководство для обучения небольшого пользовательского детектора объектов YOLOv4. Для обучения YOLOv4 обнаружению пользовательского объекта я выбрал в качестве примера фильм «Джон Уик». Вы можете выбрать любой объект по своему усмотрению. *Помеченный набор данных и обученная модель доступны для наших спонсоров на Patreon.*   / thecodingbug   Ссылка на часть 1:    • YOLOv4 Custom Object Detection Tutorial: P...   --------------------------------------------- ► Временные метки: Введение: (0:00) Настройка Darknet YOLOv4: (0:24) Обучение Darknet YOLOv4: (7:27) Продолжение обучения: (9:32) Обнаружение объектов на видео: (10:16) Обнаружение объектов на изображениях: (11:47) --------------------------------------------- Ссылки на репозитории, использованные в видео: https://github.com/haroonshakeel/yolo... Сборка YOLOv4 Darknet на Windows 10:    • Darknet YOLOv4 Object Detection Tutorial f...   Сборка OpenCV с поддержкой GPU:    • Build and Install OpenCV With CUDA (GPU) S...   ►Команды Обучение: darknet.exe detector train data/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg yolov4.conv.137 Пользовательское обнаружение объектов на веб-камере: darknet.exe detector data/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg backup/yolov4-obj_last.weights -c 0 Пользовательское обнаружение объектов на видео: darknet.exe demo data/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg backup/yolov4-obj_last.weights wick.mp4 -thresh 0.6 Настраиваемое обнаружение объектов на изображениях: darknet.exe detector test data/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg backup/yolov4-obj_last.weights #TheCodingBug #YOLOv4 #Darknet --------------------------------------------- ► Другие мои руководства: ○Сборка и установка OpenCV 4.5.1 с поддержкой CUDA GPU в Windows 10:    • Build and Install OpenCV With CUDA GPU Sup...   ○ YOLOv4 на Android с помощью TFLite:    • YOLOv4 TFLite Object Detection Android App...   ○ Установка TensorFlow GPU менее чем за 90 секунд:    • Install TensorFlow GPU on Windows 10 IN 90...   ○ Установка PyTorch GPU менее чем за 90 секунд:    • Install PyTorch GPU on Windows 10 or Linux...   ○ Обнаружение объектов YOLOv4 с помощью TensorFlow и TFLite:    • Custom Object Detection with TensorFlow YO...   ○ Обнаружение объектов YOLOv4 в Darknet: Часть 1 (Подготовка пользовательского набора данных):    • YOLOv4 Custom Object Detection Tutorial: P...   ○ Обнаружение объектов YOLOv4 с помощью TensorFlow, TFLite и TensorRT:    • YOLOv4 Object Detection with TensorFlow, T...   ○ Обнаружение объектов YOLOv4 в Darknet для Windows 10 на изображениях, видео и веб-камерах:    • Darknet YOLOv4 Object Detection Tutorial f...   ○ Обнаружение объектов в реальном времени на веб-камере и Видеоролики об использовании OpenCV с YOLOv3 и YOLOv4 | Windows Linux:    • YOLOv4 and YOLOv3 Object Detection  Using ...   ○ Сборка и установка OpenCV 4.4.0 с поддержкой CUDA (GPU) в Windows 10:    • Build and Install OpenCV With CUDA (GPU) S...   ○ Установка TensorFlow GPU и PyTorch с CUDA в Windows 10 Anaconda | CUDA 10.1 cuDNN 7.6:    • Install TensorFlow GPU and PyTorch with CU...   ○ Отслеживание нескольких объектов в реальном времени с помощью YOLOv4 TensorFlow и глубокой сортировки | Linux, Windows:    • Object Tracking with TensorFlow YOLOv4 | L...   --------------------------------------------- ► Подпишитесь на нас в Twitter:   / bugcodingthe   ► Поддержите нас на Patreon:   / thecodingbug   --------------------------------------------- ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Ссылки в этом описании могут быть партнёрскими. Если вы приобретёте товар или услугу по предоставленным мной ссылкам, я могу получить небольшую комиссию. С вас не будет взиматься дополнительная плата!