基于yolov4的目标检测,yolov3多目标检测

　　首先，在将目标检测算法模型移植到海思AI引擎的过程中，我深刻感受到了理解和掌握算法模型原理的重要性。基于此，我上了一门目标检测算法的模型原理和实战的课程。我说的是YOLOV3模型，对理解其他目标检测算法模型也很有帮助。毕竟很多概念是共通的。有关课程的具体信息，请访问http://www . data guru.cn/article-15123-1.html。工会_网站=横幅

　　本课程以实战为主，主要介绍如何根据来自实际开发项目的无人零售商品数据集，进一步训练YOLOV3算法模型，并评估其性能。当然，在讲解的过程中，除了教怎么用，还会把背后的原理和容易犯的错误讲解清楚。学完这门课，了解一下，理解一下原因，实际掌握一下，才能应用到实际环境中去。

　　概述第1课：介绍课程内容、目标、特点和平台环境。第二课：目标探测基础知识。包括一般数据集的介绍，性能指标和各种目标检测算法模型的演变。第三课：YOLOV3目标检测原理介绍，包括网络层结构、多通道卷积、感觉场、检测盒回归分类、IOU、NMS等概念。第四课：下载并编译开源框架darknet代码及其重要的详细说明。包括训练预处理(图像颜色转换、失真缩放等。)和推理后处理。YOLOV3模型培训课程的上半部分包括无人零售商品数据集的准备、标记和格式转换。YOLOV3模型训练课程下部包括cfg轮廓校正、分析计算模型训练和训练日志分析。第七课：模型性能评估，包括map、ap、召回等的计算和宣传曲线的绘制。介绍并论证了基于course darknet框架和OpenCV python接口的图像识别模型。将课程YOLOV3 darknet模型转换并验证为caffe 1.0模型。第十课：yolo v3模型的性能改进方法的总结、实施和讨论。