YOLOv3目标检测：原理与源码解析

大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

白勇

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视频教程-YOLOv3目标检测：原理与源码解析-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：568分钟

学习计划：10天

难度：

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：白勇

研究员/教授

讲师介绍：大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

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「你将学到什么？」

Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap, Show me the code.（冗谈不够，放码过来！）。

代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识清晰，不利于进一步优化和创新。

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。

YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。

本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码，具体内容包括：

YOLO目标检测原理
神经网络及Darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算
代码阅读工具及方法
深度学习计算的利器：BLAS和GEMM
GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用
YOLOv3的程序流程及各层的源码解析

本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。

除本课程《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，包括：

《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》
《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》

建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》或课程《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》，对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。

「课程学习目录」

第1章：课程介绍

1.课程介绍

2.初识Darknet

第2章：YOLO目标检测原理

1.目标检测-任务、数据集、性能指标、网络模型演进

2.目标检测-YOLOv1原理

3.目标检测-YOLOv2原理

4.目标检测-YOLOv3原理

第3章：神经网络及Darknet的实现

1.神经元与激活函数

2.卷积神经网络原理

3.神经网络训练流程

4.神经网络训练技巧：梯度下降策略与优化算法

5.神经网络训练技巧：批次归一化

6.神经网络训练技巧：网络正则化方法

7.神经网络训练技巧：参数初始化

8.反向传播与误差（敏感度图）计算

第4章：神经网络计算的利器：blas和GEMM

1.矢量和矩阵加速运算实现方法：blas和GEMM

第5章：GPU的CUDA编程方法

1.CUDA编程方法

第6章：代码阅读工具及准备

1.代码阅读工具及准备

第7章：YOLOv3的预测和训练流程

1.YOLOv3的预测和训练流程

第8章：YOLOv3各层的源码解析

1.YOLOv3的cfg文件解读

2.程序中的主要结构体struct

3.activations和activation_layer源码解析

4.batchnorm_layer源码解析

5.connected_layer源码解析

6.convolutional_layer源码解析

7.dropout_layer源码解析

8.maxpool_layer和avgpool_layer源码解析

9.shortcut_layer源码解析

10.route_layer源码解析

11.upsample_layer源码解析

12.yolo_layer源码解析

第9章：问题与解答（Q&A）

1.图像的缩放与归一化

2.边界框的offset值计算

3.网络结构中的多尺度融合

4.正负样本的确定

5.YOLOv3的损失函数

6.前向预测过程的关键处理

7.训练过程的关键处理

第10章：课程总结

1.课程总结

「7项超值权益，保障学习质量」

大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

课程资料+课件

超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

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「你可以收获什么？」

学懂YOLOv3目标检测原理

读懂C语言实现的Darknet源码

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