课程目录
1-1 [环境准备与课程简介] yolov6目标检测课程简介 (11:33)
1-2 [环境准备与课程简介] cuda与cudnn的下载与安装 (03:51)
1-3 [环境准备与课程简介] pytorch的下载与安装 (02:23)
1-4 [环境准备与课程简介] 编程软件vs2017的简单介绍 (12:36)
1-5 [环境准备与课程简介] pycharm开发IDE的安装 (03:30)
1-6 [环境准备与课程简介] python第三方包的离线下载方法 (01:21)
1-7 [环境准备与课程简介] python3.9的安装与配置 (03:54)
2-1 [yolov6的自定义数据集的模型训练(口罩)] 标注自己的数据 (02:13)
2-2 [yolov6的自定义数据集的模型训练(口罩)] 转换自己的数据集为yolo格式 (02:38)
2-3 [yolov6的自定义数据集的模型训练(口罩)] 准备好yolo格式的数据集 (01:13)
2-4 [yolov6的自定义数据集的模型训练(口罩)] yolov6的脚本配置以及模型训练与测试 (06:48)
2-5 [yolov6的自定义数据集的模型训练(口罩)] 使用Labelme标注数据并转换成yolo格式 (03:57)
3-1 [C++调用yolov6的onnx模型(非opencv调用)] yolov6的pytorch模型导出为onnx模型 (03:23)
3-2 [C++调用yolov6的onnx模型(非opencv调用)] 使用C++调用yolov6的onnx模型并测试 (08:15)
3-3 [C++调用yolov6的onnx模型(非opencv调用)] onnx代码健壮性增强与优化 (11:56)
4-1 [其他目标检测项目实战] yolov6的车牌定位和印章分类的模型训练 (06:46)
