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目标检测-YOLO-V4基于PyTorch从零复现（与行人车辆检测实战）
第20任务： 2-17 BN操作02.mp4
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任务列表
第1任务： 课件资料数据下载
第2任务： 1-1 课程介绍.mp4
第3任务： 1-2 代码与项目介绍.mp4
第4任务： 2-1 图像卷积.mp4
第5任务： 2-2 卷积和步长的巧妙配合.mp4
第6任务： 2-3 人工卷积核产生的效果.mp4
第7任务： 2-4 Yolov4里的卷积例子.mp4
第8任务： 2-5 最大池化操作.mp4
第9任务： 2-6 全连接层讲解.mp4
第10任务： 2-7 卷积神经网络VGG16_01.mp4
第11任务： 2-8 卷积神经网络VGG16_02.mp4
第12任务： 2-9 1X1卷积核的用处01.mp4
第13任务： 2-10 1X1卷积核的用处02.mp4
第14任务： 2-11 1X1卷积核的用处03.mp4
第15任务： 2-12 1X1卷积核的用处04（yolo中的1X1预测思想）.mp4
第16任务： 2-13 YOLOV4里的one-hot编码.mp4
第17任务： 2-14 softmax原理和计算.mp4
第18任务： 2-15 sigmod和代替softmax.mp4
第19任务： 2-16 BN操作01.mp4
第20任务： 2-17 BN操作02.mp4
第21任务： 2-18 激活函数原理和作用.mp4
第22任务： 每日作业
第23任务： 3-1 YOLOV3网络结构回顾01.mp4
第24任务： 3-2 YOLOV3网络结构回顾02.mp4
第25任务： 3-3 YOLOV3网络结构回顾03.mp4
第26任务： 3-4 强大的模型可视化工具netron.mp4
第27任务： 3-5 YOLOV4网络结构backbone.mp4
第28任务： 3-6 YOLOV4网络结构Neck.mp4
第29任务： 3-7 YOLO网格思想.mp4
第30任务： 3-8 先验框anchors原理.mp4
第31任务： 3-9 头部DECODE.mp4
第32任务： 3-10 YOLO头部总结.mp4
第33任务： 3-11 从零写代码backbone构建01.mp4
第34任务： 3-12 从零写代码backbone构建02.mp4
第35任务： 3-13 从零写代码Neck构建01.mp4
第36任务： 3-14 从零写代码Neck构建02.mp4
第37任务： 3-15 从零写代码头部Decode01.mp4
第38任务： 3-16 从零写代码头部Decode02.mp4
第39任务： 3-17 代码解读模型推断部分.mp4
第40任务： 3-18 代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络01.mp4
第41任务： 3-19 代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络02.mp4
第42任务： 每日作业
第43任务： 4-1 模型训练超参部分讲解.mp4
第44任务： 4-2 训练整体流程.mp4
第45任务： 4-3 模型训练build_target原理解析01.mp4
第46任务： 4-4 模型训练build_target原理解析02.mp4
第47任务： 4-5 模型训练build_target原理解析03.mp4
第48任务： 4-6 损失函数原理解析01.mp4
第49任务： 4-7 损失函数原理解析02.mp4
第50任务： 4-8 从零写代码build_target训练核心函数01.mp4
第51任务： 4-9 从零写代码build_target训练核心函数02.mp4
第52任务： 4-10 从零写代码build_target训练核心函数03.mp4
第53任务： 4-11 从零写代码训练部分基础函数.mp4
第54任务： 4-12 从零写代码CIOU计算.mp4
第55任务： 4-13 从零写代码损失函数计算.mp4
第56任务： 4-14 代码解读基于PyTorch的模型训练01.mp4
第57任务： 4-15 代码解读基于PyTorch的模型训练02.mp4
第58任务： 4-16 代码解读基于PyTorch的模型训练03.mp4
第59任务： 每日作业
第60任务： 5-1 项目实战总体介绍.mp4
第61任务： 5-2 权重裁剪技巧（模型训练必备知识）.mp4
第62任务： 5-3 代码实战pytorch权重裁剪01.mp4
第63任务： 5-4 代码实战pytorch权重裁剪02.mp4
第64任务： 5-5 代码实战训练数据集制作.mp4
第65任务： 5-6 tensorboardX训练可视化工具使用.mp4
第66任务： 5-7 map和准确召回率计算工具使用.mp4
第67任务： 5-8 项目效果展示.mp4
第68任务： 5-9 YOLOV4调参总结.mp4
第69任务： 每日作业
