Course Outline
소개
YOLO 사전 훈련된 모델 기능 및 아키텍처 개요
- YOLO 알고리즘
- 객체 감지를 위한 회귀 기반 알고리즘
- YOLO는 RCNN과 어떻게 다른가요?
적절한 YOLO 변형 활용
- YOLOv1-v2의 기능 및 아키텍처
- YOLOv3-v4의 기능 및 아키텍처
YOLO 구현을 위한 IDE 설치 및 구성
- 다크넷 구현
- PyTorch 및 Keras 구현
- OpenCV 및 NumPy 실행
YOLO 사전 훈련된 모델을 사용한 객체 감지 개요
Python 명령줄 애플리케이션 구축 및 사용자 정의
- YOLO 프레임워크를 사용하여 이미지 레이블 지정
- 데이터 세트를 기반으로 한 이미지 분류
YOLO 구현을 사용하여 이미지에서 객체 감지
- 경계 상자는 어떻게 작동합니까?
- 인스턴스 분할을 위한 YOLO는 얼마나 정확합니까?
- 명령줄 인수 구문 분석
YOLO 클래스 레이블, 좌표 및 차원 추출
결과 이미지 표시
YOLO 구현을 사용하여 비디오 스트림에서 개체 감지
- 기본 이미지 처리와 어떻게 다른가요?
프레임워크에서 YOLO 구현을 훈련하고 테스트하기
문제 해결 및 디버깅
요약 및 결론
Requirements
- Python 3.x 프로그래밍 경험
- Python IDE에 대한 기본 지식
- Python argparse 및 명령줄 인수 사용 경험
- 컴퓨터 비전 및 머신러닝 라이브러리에 대한 이해
- 기본적인 객체 감지 알고리즘에 대한 이해
청중
- 백엔드 개발자
- 데이터 과학자
회원 평가 (4)
The hands-on approach
Kevin De Cuyper
Course - Computer Vision with OpenCV
Trainer was very knowlegable and very open to feedback on what pace to go through the content and the topics we covered. I gained alot from the training and feel like I now have a good grasp of image manipulation and some techniques for building a good training set for an image classification problem.
Anthea King - WesCEF
Course - Computer Vision with Python
예제와 연습
Kamil
Course - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated
제시된 모든 정보
Jose Victor - si
Course - Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated