曙海教學優(yōu)勢
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秉承二十幾年積累的教學品質,本課程以真實項目實戰(zhàn)為導向,授課工程師將會與您分享設計的全流程及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。
?一、YOLO算法介紹
1.YOLO算法概述
YOLO的發(fā)展歷程
YOLO的核心思想:將目標檢測任務轉化為單次前向傳播的回歸問題
YOLO的最新版本及改進點(如YOLOv11)
2.YOLO算法原理
輸入層:圖像預處理及尺寸調整
網(wǎng)絡結構:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的構成及作用
輸出層:邊界框預測、置信度計算及類別概率
3.YOLO算法優(yōu)勢
高效性:實時檢測速度
準確性:高精度的目標檢測
靈活性:適用于多種應用場景
二、YOLO應用場景
1.安防監(jiān)控
人員、車輛等目標的實時檢測與識別
異常行為檢測與預警
2.自動駕駛
道路、車輛、行人等目標的檢測與識別
交通標志與信號燈的檢測
3.工業(yè)自動化
產(chǎn)品缺陷檢測與質量控制
生產(chǎn)線上的目標跟蹤與定位
4.零售分析
顧客行為分析
商品識別與庫存管理
5.醫(yī)療影像分析
病灶檢測與輔助診斷
手術規(guī)劃與導航
三、數(shù)據(jù)準備階段
1.數(shù)據(jù)收集
利用開源數(shù)據(jù)集(如COCO、Pascal VOC)
自定義數(shù)據(jù)采集:攝像頭、傳感器等設備
2.數(shù)據(jù)標注
標注工具選擇(如labelimg、make sense、BasicAI Cloud)
標注格式轉換:YOLO格式的txt文件
標注準確性對模型性能的影響
3.數(shù)據(jù)增強
隨機剪裁、隨機翻轉、隨機顏色變化等方法
數(shù)據(jù)增強對模型泛化能力的提升
4.數(shù)據(jù)集劃分
訓練集、驗證集、測試集的劃分比例
數(shù)據(jù)集劃分對模型訓練與評估的重要性
四、YOLO模型訓練
1.環(huán)境搭建
安裝依賴環(huán)境(如Python、PyTorch或TensorFlow等)
下載YOLO源碼及預訓練權重
2.訓練參數(shù)調整
學習率、批量大小、迭代次數(shù)等參數(shù)的設定
參數(shù)調整對模型訓練效果的影響
3.模型訓練過程
開始訓練并監(jiān)控訓練過程
訓練日志的查看與分析
模型保存與加載
4.模型優(yōu)化
超參數(shù)調優(yōu)
網(wǎng)絡結構優(yōu)化
正則化與dropout等防止過擬合的方法
五、模型評估與預測
1.模型評估
評估指標:準確率、召回率、F1分數(shù)等
在驗證集與測試集上的性能評估
2.模型預測
實時檢測與預測
預測結果的可視化與解釋
3.模型部署
將訓練好的模型部署到實際應用場景中
部署過程中的注意事項與常見問題解決方案
六、實戰(zhàn)案例與項目實踐
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