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龙哥手把手教你学视觉-深度学习YOLOV5篇

深度学习YOLOV5篇

5.0共1个课时865人已学习

讲师:龙哥    资深Labview视觉工程师

龙哥手把手教你学视觉-深度学习YOLOV5篇 你将会学到的

  • 《龙哥手把手教你学视觉》系列课程一直是发烧友学院的LabVIEW视觉系列王牌课程,也是labview视觉工程师入门提高必学经典全集,自上线以来,购买人数超过2000余人。课程分为4个篇章:视觉篇,运动篇,双ccd与通用视觉框架篇,深度学习篇。

龙哥手把手教你学视觉-深度学习YOLOV5篇 专栏课程 1个课时

  • 龙哥手把手教你学视觉-深度学习YOLOV5篇专栏介绍

    课程自购买日起,有效观看时间为2年。


    购买前添加客服咨询:18138814620(备注:深度


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    客服微信:18138814620



    《龙哥手把手教你学视觉》系列课程一直是发烧友学院的LabVIEW视觉系列王牌课程,也是labview视觉工程师入门提高必学经典全集,自上线以来,购买人数超过2000人。

        《龙哥手把手教你学视觉》系列课程分为4个篇章:视觉篇,运动篇,双ccd与通用视觉框架篇,深度学习篇。课程涵盖labview视觉编程入门到精通的全系列知识:数据类型,程序结构,数据通讯,视觉助手,模板匹配,尺寸测量,外观检测,工业案例,运动控制卡编程,对中,9点标定,双mark仿射变换,点胶锁螺丝应用,通用视觉框架(免编程),labview调用tensorflow训练,一键训练,测试模型,导出模型,调用模型,openvino优化加速模型,labview调用yolov4训练,调用模型,等labview视觉编程设计从零基础开始的全过程。

    根据工业视觉外观检测的速度和准确性要求,龙哥视觉结合labview编程平台推出了labview+yolov5训练和模型步数的课程,希望学员学习后能在实际工业项目中落地应用。

         

    本次课程将重点讲解《YOLOv5篇,让没有任何深度学习基础的小白学员,通过视频课程能动手配置好yolov5环境,能利用自己的数据集训练模型,能利用labview部署yolov5导出的模型,能利用摄像头动态检测输出目标检测结果。

     根据工业视觉外观检测的速度和准确性要求,龙哥视觉结合labview编程平台推出了labview+yolov5训练和模型步数的课程,希望学员学习后能在实际工业项目中落地应用。

             

      龙哥视觉团队利用深度学习技术解决了PCB插件AOI检测中元件错漏,极性反等疑难问题,说明深度学习在传统视觉领域也具有广阔的前景。

        


       本次课程将重点讲解《YOLOv5》篇,让没有任何深度学习基础的小白学员,通过视频课程能动手配置好yolov5环境,能利用自己的数据集训练模型,能利用labview部署yolov5导出的模型,能利用摄像头动态检测输出目标检测结果。





     为什么要学习这套课程? 


    有些labview视觉工程师并不缺少labview视觉的相关知识,可是为什么有些外观缺陷检测项目总是达不到理想的效果呢?要么漏检率太高,要么就误判率太高,归根到底,我们缺少一种利用高纬度数学工具来解决低维检测问题的理想工具,这时候就体现了方法的重要性。

    Yolov5所采用的训练集提供的类别有80 类,有超过33 万张图片,其中20 万张有标注,整个数据集中个体的数目超过150 万个,其目标检测精度达到30%-50%(tensorflow中的ssd约为20%),足以说明该模型的分类检测能力很强。

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    将yolov5应用于工业外观检测将具有极大的前景,例如下图这种复杂背景下的缺陷检测也可以实现理想的检测效果。

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    在本套视频,有别于常见的深度学习教程以理论为主进行全面讲解,以没有任何深度学习理论基础学员学习角度以实际应用为目标,讲解如何设计一个完整的yolov5工业外观检测手把手教学员如何下载yolov5相关工具,如何安装相关环境、以及教大家一步一步训练模型,调用模型,labview封装yolov5相关vi


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    视频共有20多小节,每视频是侧重于某一个或者某方面知识点,但是他们又相互关联,互为基础,通过做一个个实际的操作,让大家快速的成长为一名有经验的能够独立做labview调用yolov5项目的研发工程师或高级工程师。


     为什么要学习这套课程? 

    本套餐主要讲解内容:
    1.yolov5训练环境配置
    2.Yolov5训练与测试
    3.Yolov5模型导出
    4.Yolov5模型openvion优化
    5.Labview中一键训练yolov5模型
    6.Labview封装yolov5模型调用库子vi
    7.Labview调用yolov5模型进行摄像头实时检测


    学习本课程后,你可以获得:
    1. 快速掌握yolov5在labview中应用的关键操作;
    2. 知晓yolov5训练技巧、如何标注以及训练参数的设置;
    3. 掌握yolov5训练的模型效果评价技巧;
    4. 掌握yolov5环境配置的最快捷的方法;
    5. 深入yolov5中train.py各个参数的含义;
    6. 掌握yolov5的coco.yaml和yolov5.yaml参数设置方法;
    7. 掌握yolov5的trian.py和detect.py的调用方法;
    8. 学会分析外观检测案例中缺陷特征,确定标注方法中;
    9. 能够熟练运用labview将xml标注文件转化为yolo的label标注文件;
    10. 掌握利用labview生成coco.yaml和yolov5.yaml文件的方法;
    11. 掌握labview调用控制台指令训练yolov5数据模型;
    12. 学到labview封装yolov5(龙哥独家封装的cpu加速)函数库vi。
    13.掌握labview调用yolov5模型对图片进行推理检测
    14.掌握labview调用yolov5模型对摄像头动态检测


     课程介绍 

    针对很多学员不了解labview中如何调用tensorflow进行深度学习模型的训练和调用,推出一整套完整的简洁易学的视频课程,使学员能在没有任何深度学习理论基础,不懂python编程语言的前提下,使用labview训练和部署深度学习模型,并配备相关案例视频。


    课程目录

    1.安装anaconda3并配置yolov5虚拟环境  21'
    2.安装pytorch和yolov5依赖环境  22'
    3.手动方式训练yolov5的流程介绍 13
    4.手动训练cat_dog数据集 13
    5.cat_dog训练界面分析模型测试 8
    6.labview编写读取xml标注文件信息 42
    7.labview编写获取所有xml标注文件names 23
    8.labview编写如何生成train_test文件 15
    9.labview编写将xml标注文件转为yolo格式labels文件 32
    10.labview生成train_test后测试yolov5训练效果  11
    10.labview生成train_test后测试yolov5训练效果1  2
    11.labview编写如何生成yolov5训练配置文件coco.yaml 17
    12.labview编写如何生成yolov5训练配置文件yolov5.yaml 12
    13.labview编写yolov5训练界面:获取路径和刷新目录子vi 40
    14.labview编写yolov5训练界面:新建目录 20
    15.labview编写yolov5训练界面:生成配置文件-开始训练子vi 25
    16.labview编写yolov5训练界面:测试模型子vi 12
    17.labview+yolov5训练案例:pin引脚缺陷检测配置 6
    18.abview+yolov5训练案例:pin引脚缺陷训练测试 15
    19.labview+yolov5训练案例:药丸缺陷训练测试 18
    20.labview+yolov5训练案例:裂纹缺陷训练文件配置 31
    21.labview+yolov5训练案例:裂纹缺陷训练测试 11
    22.labview+yolov5训练案例:开关缺陷训练测试 7
    23.labview调用yolov5模型:openvino软件安装环境配置 17
    24.labview调用yolov5模型:load_model,run_model等函数封装vi 50
    25.labview调用yolov5模型:摄像头动态检测logo标识案例 23

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    1、 注意事项?

    龙哥手把手教你学视觉-LabVIEW深度学习简明教程,分为【tensorflow篇】+【yolov4篇】+【YOLOV5篇】3个篇章

    各篇章必要的硬件配置:

    【tensorflow篇】

    训练:intel  cpu或gpu:N卡1060,20系列可用,30系列显卡不可用

    调用:intel  cpu

    1、 注意事项?

    龙哥手把手教你学视觉-LabVIEW深度学习简明教程,分为【tensorflow篇】+【yolov4篇】+【YOLOV5篇】3个篇章

    各篇章必要的硬件配置:

    【tensorflow篇】

    训练:intel  cpu或gpu:N卡1060,20系列可用,30系列显卡不可用

    调用:intel  cpu

    【yolov4篇】

    训练:gpu:N卡1060,20系列可用,30系列显卡不可用(后续课程升级后将可用)

    调用:gpu:N卡1060,20系列可用,30系列显卡不可用(后续课程升级后将可用)

    【YOLOV5篇】

    训练:intel  cpu或gpu:N卡1060,20系列可用,30系列显卡(待测试)

    调用:intel  cpu

    2、用户购买后,将会获得哪些收益?

    1、全网唯一完整labview调用深度学习视频教程,极大提高学员技术水平。

    2、掌握最有前景的深度学习技术,使自身技术在未来5-10年处于高端水平。

    3、目前深度学习缺陷检测职位薪资水平处于高位,学习后找到更高薪资的职位。

    4、800分钟视频教程,2年观看期

    5、500M深度学习数据样本

    6、全网唯一完整的labview调用深度学习训练和部署的源码,比NI官网更全面。



     售后 

    1、如何加入众筹专属学员群?

    ① 活动专属学员qq群

    已购买本活动任一众筹套餐学员,请添加龙哥课程助教木木微信:18123773580,备注填写订单号(即:微信或支付宝,支付成功界面显示的“商户单号”)

    *注意:对本次活动,有任何购买或课程知识点疑问(不包含技术解答),可添加助教木木微信:18123773580咨询。

    2、关于发货时间

    购买即可观看,视频通过网盘下载,分配对应账号和密码。

    届时会在众筹活动qq群、微信群已公告形式通知大家,请相互告知。

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