문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
객체 검출 개요
- 객체 검출 기본 개념
- 객체 검출 응용 사례
- 객체 검출 모델의 성능 지표
YOLOv7 개요
- YOLOv7 설치 및 설정
- YOLOv7 아키텍처 및 구성 요소
- YOLOv7이 다른 객체 검출 모델보다 가지는 장점
- YOLOv7 변형과 그 차이점
YOLOv7 학습 과정
- 데이터 준비 및 주석 추가
- 인기 있는 딥러닝 프레임워크 (TensorFlow, PyTorch 등)를 사용한 모델 학습
- 사전 학습된 모델을 사용하여 맞춤형 객체 검출을 위한 미세 조정
- 최적의 성능을 위해 평가 및 조정
YOLOv7 구현
- Python을 사용한 YOLOv7 구현
- OpenCV 및 기타 컴퓨터 비전 라이브러리와 통합
- YOLOv7을 엣지 디바이스 및 클라우드 플랫폼에 배포
고급 주제
- YOLOv7을 사용한 다중 객체 추적
- YOLOv7을 사용한 3D 객체 검출
- YOLOv7을 사용한 동영상 객체 검출
- 실시간 성능을 위한 YOLOv7 최적화
요약 및 다음 단계
요건
- Python 프로그래밍 경험
- 심층 학습 기본 개념 이해
- 컴퓨터 비전 기본 지식
대상
- 컴퓨터 비전 엔지니어
- 머신러닝 연구원
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 개발자
21 시간
회원 평가 (2)
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
코스 - Computer Vision with Python
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
