YOLOv4实战：训练自己的数据集,白老师课堂,课程演示环境：ubuntu 需要学习Windows版YOLOv4的同学请前往：《Windows版YOLOv4目标检测实战自建数据集》 https://study.163.com/course/introduction/1210003060.htm YOLOv4来了！速度和精度双提升！ 与 YOLOv3 相比，新版本的 AP (精度)和 FPS （每秒帧率）分别提高了 10% 和 12%。 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标检测性能的技巧。 除本课程外，本人推出了YOLOv4目标检测的系列课程。请关注该系列的其它视频课程，包括： 《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》 《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》 《YOLOv4目标检测：原理与源码解析》 购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群：957519975 适用人群：对YOLOv4目标检测感兴趣的同学们和从业者