Windows版YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集
课程简介
本教程专为Windows10用户设计，旨在教授如何利用YOLOv4-tiny进行高效的目标检测。如果你是Ubuntu系统的用户，我们推荐你参阅对应的课程《YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集》。YOLOv4-tiny作为最新的轻量级检测模型，以其惊人的速度和不错的精度脱颖而出——COCO数据集上的性能达到40.2% AP50，运行速率高达371 FPS (使用GTX 1080 Ti)，较YOLOv3-tiny有了显著的性能提升，并且其小巧的23MB权重文件使之成为移动设备、嵌入式系统及边缘计算的理想选择。
课程内容亮点
- 全面覆盖: 从YOLOv4-tiny的基础理论到实践操作，包括网络架构解析。
- 手把手教学：详细指导如何使用
labelImg工具进行图像标注，以及如何为YOLOv4-tiny准备个性化数据集。 - 项目实战：分步骤演示单目标（足球检测）与多目标检测（足球+梅西）的全过程。
- 技术细节：涵盖YOLOv4-tiny的安装、数据集准备、配置调整、训练、模型评估（mAP计算）及先验框优化等。
技术栈与平台
基于AlexAB/darknet框架，本教程全程在Windows10操作系统环境下进行，确保每位学员能在熟悉的环境中快速上手，无需额外迁移至Linux平台。
谁应该学习这门课程？
- 对目标检测感兴趣的开发者与研究人员。
- 希望在Windows平台上快速实现YOLOv4-tiny应用的工程师。
- 欲将自己的数据集应用于目标检测项目的实践者。
通过本课程的学习，您不仅能够掌握YOLOv4-tiny的核心知识，还能够独立完成针对特定场景的数据标注与模型训练，使您的技术能力得到全面提升。立即开始您的目标检测之旅，解锁高效、精准的物体识别技能！