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Course Outline
객체 감지 소개
- 객체 감지 기본 사항
- 객체 감지 애플리케이션
- 객체 감지 모델의 성능 측정항목
YOLOv7 개요
- YOLOv7 설치 및 설정
- YOLOv7 아키텍처 및 구성 요소
- 다른 객체 감지 모델에 비해 YOLOv7의 장점
- YOLOv7 변형 및 차이점
YOLOv7 훈련 과정
- 데이터 준비 및 주석
- 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)를 사용한 모델 훈련
- 맞춤형 객체 감지를 위해 사전 훈련된 모델 미세 조정
- 최적의 성능을 위한 평가 및 튜닝
YOLOv7 구현
- Python에서 YOLOv7 구현
- OpenCV 및 기타 컴퓨터 비전 라이브러리와의 통합
- 에지 장치 및 클라우드 플랫폼에 YOLOv7 배포
고급 주제
- YOLOv7을 사용한 다중 객체 추적
- 3D 객체 감지를 위한 YOLOv7
- 비디오 객체 감지를 위한 YOLOv7
- 실시간 성능을 위해 YOLOv7 최적화
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python 프로그래밍 경험
- 딥러닝 기초에 대한 이해
- 컴퓨터 비전 기초에 대한 지식
청중
- Computer 비전 엔지니어
- 머신러닝 연구자
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 개발자
21 Hours
회원 평가 (3)
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
