51CTO-YOLOv10原理与实战训练自己的数据集资源介绍:
51CTO-YOLOv10原理与实战训练自己的数据集
YOLOv10是最近提出的YOLO的改进版本。在后处理方面，提出了一致性双重分配策略用于无NMS训练，从而实现了高效的端到端检测。在模型架构方面，引入了全面的效率-准确性驱动模型设计策略，改善了性能-效率权衡。本课程讲解YOLOv10的论文、网络架构等原理并解析关键代码，并进行训练自己数据集的项目实战。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv10训练自己的数据集，完成一个多目标检测实战项目，可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。
课程项目内容：
安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv10、使用labelImg标注自己的数据集、准备自己的数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。
资源目录:
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├── 1 课程介绍_.mp4
├── 10 YOLOv10配置文件解析.mp4
├── 11 SCDown和PSA代码解析.mp4
├── 12 CIB和C2FCIB代码解析.mp4
├── 13 v10Detect代码解析.mp4
├── 14 v10DetectLoss代码解析.mp4
├── 15 安装软件环境.mp4
├── 16 创建虚拟环境.mp4
├── 17 克隆和安装YOLOv10.mp4
├── 18 标注数据集.mp4
├── 19 准备数据集（自动划分数据集）.mp4
├── 2 目标检测-任务说明_.mp4
├── 20 修改配置文件.mp4
├── 21 训练数据集.mp4
├── 22 测试训练出的网络和性能评估.mp4
├── 23 安装软件环境-ubuntu.mp4
├── 24 创建虚拟环境-ubuntu.mp4
├── 25 安装YOLOv10.mp4
├── 26 标注数据集labelImg.mp4
├── 27 准备数据集.mp4
├── 28 修改配置文件-ubuntu.mp4
├── 29 训练数据集-ubuntu.mp4
├── 3 目标检测-常用数据集_.mp4
├── 30 测试网络和性能评估.mp4
├── 31 阿里云实例创建.mp4
├── 32 安装yolov10.mp4
├── 33 准备数据集-阿里云.mp4
├── 34 修改配置文件-阿里云.mp4
├── 35 训练数据集-阿里云.mp4
├── 36 网络测试和性能评估-阿里云.mp4
├── 37 安装pyside6 (windows).mp4
├── 38 pyside6安装-ubuntu.mp4
├── 39 GUI演示_.mp4
├── 4 目标检测-性能指标.mp4
├── 5 YOLO目标检测技术发展史.mp4
├── 6 YOLOv8网络架构.mp4
├── 7 YOLOv10论文解读（上）.mp4
├── 8 YOLOv10论文解读（下）.mp4
├── 9 YOLOv10网络架构.mp4
└── YOLOv10原理与实战训练自己的数据集.zip
