课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29865
版权申明：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本博客网址。
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《Windows版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：
《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》
《Windows版YOLOv4-Tiny目标检测实战：训练自己的数据集》
《Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》 《Windows版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。
