课程链接： https://edu.csdn.net/course/detail/29816
YOLOv4是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。
YOLOv4的实现darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，引入了许多新的目标检测技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。
本课程将解析YOLOv4的实现原理和源码，具体内容包括：
YOLOv4目标检测原理 神经网络及darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 代码阅读工具及方法 深度学习计算的利器：BLAS和GEMMGPU的CUDA编程方法及在darknet的应用YOLOv4的程序流程YOLOv4各层及关键技术的源码解析本课程将提供注释后的darknet的源码程序文件。
除本课程《YOLOv4目标检测：原理与源码解析》外，本人推出了有关YOLOv4目标检测的系列课程，包括：
《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》
《YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集》
《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》 《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》
建议先学习一门YOLOv4实战课程，对YOLOv4的使用方法了解以后再学习本课程。
版权声明：下图是白勇老师所绘制的YOLOv4网络架构图，如有引用和转载请链接上本博客网址。
