YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析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！代码阅读是从基础到提高的必由之路。 YOLOv5是最近推出的轻量且高性能的实时目标检测方法。YOLOv5使用PyTorch实现，含有很多业界前沿和常用的技巧，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，其中不少知识点的代码可以作为相关项目的借鉴。 本课程将详细解析YOLOv5的实现原理和源码，对关键代码使用PyCharm的debug模式逐行分析解读。 本课程将提供注释后的YOLOv5的源码程序文件。 afe451c1da1f0b456694a763fa1e88e4_175700usthddtbsmdssdat.png (219.78 KB, 下载次数: 44) 下载附件 保存到相册 2025-1-6 22:33 上传 目录： 1 课程介绍.mp4 2 目标检测之任务说明.mp4 3 目标检测之常用数据集.mp4 4 目标检测之性能指标和计算方法.mp4 5 Ubuntu系统上训练PASCAL VOC数据集.mp4 6 Windows系统上训练PASCAL VOC数据集.mp4 7 V4.0更新-Ubuntu.mp4 8 V4.0更新-Windows.mp4 9 V6.0更新-Ubuntu&Windows.mp4 10 YOLO目标检测基本思想.mp4 11 YOLOv5网络架构与组件.mp4 12 YOLOv5损失函数.mp4 13 YOLOv5目标框回归与跨网格预测策略.mp4 14 YOLOv5训练技巧.mp4 15 项目目录结构.mp4 16 激活函数及代码.mp4 17 网络组件代码.mp4 18 Detect组件代码.mp4 19 Model类代码.mp4 20 矩形推理与letterbox代码.mp4 21 数据增强原理与代码.mp4 22 自定义数据集代码.mp4 23 数据集相关类的代码.mp4 24-1 dataloader相关代码.mp4 24-2 辅助函数代码.mp4 25 自动锚框计算代码.mp4 26 AP计算代码.mp4 27 build_targets代码.mp4 28 loss计算代码.mp4 29 非极大值抑制代码.mp4 30 torch_utils代码.mp4 31 experimental代码.mp4 32 detect.py代码解析.mp4 33 test.py代码.mp4 34 train.py代码解析1.mp4 35 train.py代码解析2.mp4 36 train.py代码解析3.mp4 37 YOLOv5-4.0更新.mp4 38 YOLOv5-6.0更新.mp4 39 课程总结.mp4 课程配套资料.zip