前言
本課程在介紹計算機視覺深度學習基本概念基礎上，詳盡講解YOLOV3和YOLOV4的算法模型原理，並基於實際項目中的無人零售商品數據集來手把手教大家如何將它訓練成YOLOV3和V4模型，最後對訓練出來的模型集進行性能評估，從而挑選出最優模型。
課程鏈接：https://edu.csdn.net/course/detail/29538
課綱
1。課程內容介紹、特色及其答疑
2。計算機視覺深度學習基本概念及其yolo1,2,3的模型結構講解
3。darknet框架介紹及其安裝
4。darknet訓練和推理代碼的梳理
5。基於darknet框架訓練一個無人零售商品數據集 上半部
6。基於darknet框架訓練一個無人零售商品數據集 下半部
7。模型評估指標（訓練過程的loss和iou曲線顯示，PR，RECALL，AP以及MAP的計算）
8。YOLOV4算法模型原理講解
9。YOLOV4算法模型的訓練和測試
收穫
理解YOLOV3和V4算法模型原理
學會如何基於自己數據集來訓練模型，從而提高實戰能力
學會模型的性能評估，爲將來的部署奠定堅實基礎