搞定系列：训练自己的yolov9目标检测模型windows版

课程地址：https://edu.csdn.net/course/detail/39354

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你将收获

学会安装yolov9环境

学会转换VOC格式数据集

学会如何训练自己目标检测模型

学会如何测试自己的模型

适用人群

深度学习目标检测方向的入门者，对yolov9感兴趣的研究人员、同学或者爱好者

课程介绍

本课程将带您进入yolov9面向目标检测框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。主要内容如下

1、 yolov9框架基本介绍

2、搭建windows上yolov9环境

3、用labelImg标注自己的数据集

4、转换数据集

 5、配置参数

6、参数调节和训练

7、测试自己的模型

yolov9是yolov7作者最新佳作，是一个集成了分类、分割和目标检测框架。yolov9发布形式类似于yolov7，大大降低了使用难度，是目前非常优秀目标检测图像分类实例分割的框架。yolov9不仅仅是一个目标检测框架，而且集成了图像分类，实例分割。让我们在cv领域又多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对目标检测做自己的数据集训练，不对实例分割和图像分类训练做讲解，请同学中注意一下本课程主要内容，请观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。

课程目录

•  课程导论 05:31

•  windows上显卡驱动的安装11:14

•  windows上安装cuda和cudnn09:02

•  windows上安装anaconda306:17

•  yolov9框架的基本介绍05:10

•  搭建windows上yolov9环境12:35

•  测试官方模型07:47

•  用labelImg标注自己的数据集12:17

•  转换VOC数据集为yolo并分割09:05

•  转换数据集脚本代码解读07:10

•  配置训练参数和文件夹模式训练方法16:40

•  配置训练参数和txt模式训练方法08:49开始学习

•  测试自己的模型05:59