草履虫都能学会!OpenCV+YOLO 实时目标检测,计算机博士手把手带你做毕设!(深度学习丨计算机视觉丨YOLO丨OpenCV)

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2025-04-16 18:13:25
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OpenCV+YOLO 实时目标检测,比啃书强多了,点个关注不迷路
一起学AI人工智能,1V1学习规划、就业指导咨询、论文辅导、AI资料包分享/公棕号【迪哥谈AI】回暗号【77B】
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草履虫都能学会!OpenCV+YOLO 实时目标检测,计算机博士手把手带你做毕设!
01:47
AI-CV+NLP方向必看的学习路线
13:12
0-课程简介
02:28
1-Python与Opencv配置安装
10:12
2-Notebook与IDE环境
11:44
1-计算机眼中的图像
09:20
2-视频的读取与处理
10:57
3-ROI区域
04:19
4-边界填充
05:08
5-数值计算
09:17
1-腐蚀操作
06:50
2-膨胀操作
03:06
3-开运算与闭运算
02:56
4-梯度计算
02:45
5-礼帽与黑帽
03:22
1-Sobel算子
09:34
2-梯度计算方法
08:33
3-scharr与lapkacian算子
06:42
图像阈值
07:52
1-图像平滑处理
07:55
2-高斯与中值滤波
06:15
1-Canny边缘检测流程
05:39
2-非极大值抑制
05:25
3-边缘检测效果
08:10
1-图像金字塔定义
06:38
2-金字塔制作方法
07:26
1-轮廓检测方法
06:01
2-轮廓检测结果
07:49
3-轮廓特征与近似
11:58
1-模板匹配方法
11:13
2-匹配效果展示
05:48
1-检测任务中阶段的意义.mp4
06:22
2-不同阶段算法优缺点分析.mp4
04:43
3-IOU指标计算.mp4
05:10
4-评估所需参数计算.mp4
10:01
5-map指标计算.mp4
07:27
1.YOLO算法整体思路解读.mp4
07:12
2-检测算法要得到的结果.mp4
06:18
3-整体网络架构解读.mp4
11:39
4-位置损失计算.mp4
08:13
5-置信度误差与优缺点分析.mp4
11:49
1.V2版本细节升级概述.mp4
05:43
2-网络结构特点.mp4
06:03
3-架构细节解读.mp4
06:53
4-基于聚类来选择先验框尺寸.mp4
10:22
5-偏移量计算方法.mp4
10:49
6-坐标映射与还原.mp4
03:37
7-感受野的作用.mp4
11:07
8-特征融合改进.mp4
07:56
1-V3版本改进概述.mp4
08:19
2-多scale方法改进与特征融合.mp4
07:38
3-经典变换方法对比分析.mp4
04:56
4-残差连接方法解读.mp4
07:46
5-整体网络模型架构分析.mp4
05:01
6-先验框设计改进.mp4
05:25
7-sotfmax层改进.mp4
04:25
1-数据与环境配置.mp4
12:43
2-训练参数设置.mp4
04:49
3-数据与标签读取.mp4
08:42
4-标签文件读取与处理.mp4
05:51
5-debug模式介绍.mp4
04:28
6-基于配置文件构建网络模型.mp4
07:24
7-路由层与shortcut层的作用.mp4
07:25
8-YOLO层定义解析.mp4
09:53
9-预测结果计算.mp4
10:51
10-网格偏移计算.mp4
08:14
11-模型要计算的损失概述.mp4
06:35
12-标签值格式修改.mp4
06:56
13-坐标相对位置计算.mp4
08:26
14-完成所有损失函数所需计算指标.mp4
08:57
15-模型训练与总结.mp4
14:04
16-预测效果展示.mp4
06:14
1-Labelme工具安装.mp4
04:10
2-数据信息标注.mp4
04:55
3-完成标签制作.mp4
06:09
4-生成模型所需配置文件.mp4
08:19
5-json格式转换成yolo-v3所需输入.mp4
06:15
6-完成输入数据准备工作.mp4
08:46
7-训练代码与参数配置更改.mp4
10:30
8-训练模型并测试效果.mp4
07:08
1-V4版本整体概述.mp4
06:04
2-V4版本贡献解读.mp4
04:36
3-数据增强策略分析.mp4
09:00
4-DropBlock与标签平滑方法.mp4
08:20
5-损失函数遇到的问题.mp4
06:46
6-CIOU损失函数定义.mp4
04:46
7-NMS细节改进.mp4
05:39
8-SPP与CSP网络结构.mp4
06:50
9-SAM注意力机制模块.mp4
09:00
10-PAN模块解读.mp4
08:42
11-激活函数与整体架构总结.mp4
08:18
1-整体项目概述.mp4
06:36
2-训练自己的数据集方法.mp4
07:28
3-训练数据参数配置.mp4
08:21
4-测试DEMO演示.mp4
06:49
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