DETR训练自己的目标检测数据集ubuntu版
无限期视频有效期
13节节数
熟悉众多计算机编程语言，开发众多windows程序,长期致力于图像算法、深度学习方面研究工作
- 课程介绍
- 课程目录
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你将收获
1、学会ubuntu上cuda+cudnn安装
2、学会ubuntu上显卡驱动安装
3、学会DETR检测模型的调用
4、学会如何训练自己的DETR目标检测模型
适用人群
想使用transformer进行训练目标检测模型的研究人员，对DETR框架感兴趣的学者，学生和个人。
课程介绍
本课程主要以ubuntu为环境基础，为大家讲解如何在ubuntu上训练自己的DETR目标检测数据集模型，主要包括ubuntu上显卡驱动安装，cuda+cudnn安装，anaconda3安装，labelImg安装,DETR环境安装。
本课程主要以实践为基础，理论问辅。注重讲解DETR目标检测训练的流程以及如何测试自己训练好的模型，并提供了预测类的代码和转换数据集的代码，使得同学们在本课中可以提高获得训练模型效率和训练周期。
学习本课程需要大家准备好一个Ubuntu18.04系统环境，如果其他版本ubuntu系统也可以，然后就是需要环境是带有英伟达显卡，不建议使用虚拟机训练自己模型。
请注意，本课程是对DETR进行目标检测训练流程讲解，不对DETR分割模型训练进行讲解。如果您需要分割模型则不适宜学习本课程。
课程目录
- 课程导论 07:38
- ubuntu上显卡驱动安装14:56
- ubuntu上cuda+cudnn安装23:36
- ubuntu上anaconda3安装12:12
- DETR框架简要介绍04:23
- 安装DETR环境12:03
- labelImg安装02:26
- labelImg简单使用06:50
- VOC与COCO数据集格式介绍16:57
- 将VOC数据集转换为COCO数据集03:40
- 数据集格式转换脚本代码解读06:06
- 准备自己的目标检测数据集01:36
- 修改目标检测训练的配置参数并训练12:29
- 测试自己的目标检测模型07:47开始学习
- 本课程最后总结
