【Udemy中英字幕】YOLO v5: Label, Train and Test

YOLO v5：标签、训练和测试

使用您自己的自定义数据和几行代码来训练和测试 YOLO v5 对象检测器：CPU 和 GPU

讲师：Valentyn Sichkar

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您将学到什么

• 用几行代码训练 YOLO v5
• 以 YOLO 格式标记自己的数据集
• 以 YOLO 格式创建自定义数据集
• 在图像、视频和相机上测试 YOLO v5

探索相关主题

• 计算机视觉
• 数据科学
• 发展

要求

• Python v3 基础知识
• 关于如何使用 Anaconda 环境的基础知识
• 有关如何使用终端窗口或 Anaconda Prompt 的基础知识
• Jupyter Notebook 使用基础知识
• 物体检测算法基础

描述

在这个完全实用的课程中，您将使用 YOLO v5 作为最先进的算法来训练您自己的对象检测器。

1. 至于快速启动，您将测试已经训练过的YOLO v5来通过相机实时检测图像、视频上的物体。

2. 之后，您将以YOLO 格式标记您自己的数据集，并从现有的庞大数据集中创建自定义数据集。

3. 接下来，您将在本地机器和云端机器上训练YOLO v5 。

4. 然后，您将测试使用您自己的数据训练的 YOLO v5 检测器。

5. 至于奖励部分，您将通过实践测试并规划下一步。

所有的代码模板都可以修改并应用到你未来的工作中。该课程可以补充你自己的项目，你可以将其作为成果展示给你的导师，或者在同学面前做演示，甚至可以在你的简历中提及它。

内容组织

课程的每个部分包含：

• 视频讲座

• 代码模板和编码活动

• 测验

• 可下载的说明

• 讨论机会

SMART 讲座

该课程的视频讲座具有SMART目标：

S –具体（讲座有具体目标）

M –可衡量（结果合理且可量化）

A –可实现（讲座有明确的步骤来实现目标）

R-结果导向（课程结束时即可获得结果）

T——时间导向（可以在可见的时间范围内获得结果）

原则性问题

课程中解决了哪些痛点、需求或愿望？

该课程解决了学生想要使用YOLO v5算法和自己自定义数据进行物体检测但又不知道从哪里开始的痛点。

学生在开始课程之前必须掌握哪些先验知识？

学生已经用 Python 编写了大量代码。可能已经或可能还没有实现对象检测算法的实践（有实践是好事，但不是必须的）。

此课程适合哪些人？

研究计算机视觉的学生以及：

• 想要使用YOLO v5 进行物体检测；

• 想要用全新的数据训练YOLO v5；

• 想要以 YOLO 格式标记自己的数据；

• 想要将现有数据转换为YOLO格式；

• 想要在图像、视频和相机上测试YOLO v5。

参加该课程的愿望是什么？

学生的愿望是：

• 使用 YOLO v5 构建完整的对象检测应用程序；

• 撰写关于不同物体检测方法的科学论文；

• 完成他/她现在可能做的关于物体检测的最终项目；

• 在下一次实习或梦想工作的面试之前，使用 YOLO v5提高他/她在物体检测方面的硬技能。

课程结束后我能做什么？

在课程结束时，您将能够：

• 应用训练好的 YOLO v5 通过摄像头实时检测图像、视频中的物体；

• 以YOLO格式标记自己的数据集和结构文件；

• 以 YOLO 格式创建自定义数据集；

• 将现有的交通标志数据集转换为 YOLO 格式；

• 使用自定义数据和几行代码训练YOLO v5 检测器；

• 在本地机器和云端机器上进行训练和测试。

本课程适合哪些人：

• 信息技术和计算机科学领域的本科生、硕士生、研究生和青年研究人员
• 想要了解如何使用新数据训练 YOLO v5 的学生
• 想要以 YOLO 格式标记自己数据的学生
• 想要将现有数据转换为YOLO格式的同学