Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în detectarea obiectelor
- Bazele detectării obiectelor
- Aplicații în domeniul detectării obiectelor
- Metrici de performanță pentru modelele de detectare a obiectelor
Prezentare generală a YOLOv7
- Instalare și configurare YOLOv7
- Arhitectura și componentele YOLOv7
- Avantajele YOLOv7 față de alte modele de detectare a obiectelor
- Variantele YOLOv7 și diferențele dintre ele
Procesul de antrenare YOLOv7
- Pregătirea și anotația datelor
- Antrenarea modelului folosind framework-uri populare de deep learning (TensorFlow, PyTorch etc.)
- Fine-tuning al modelelor pre-antrenate pentru detectare custom
- Evaluare și ajustare pentru performanță optimă
Implementarea YOLOv7
- Implementarea YOLOv7 în Python
- Integrare cu OpenCV și alte biblioteci de computer vision
- Dezvoltare YOLOv7 pe dispozitive edge și platforme cloud
Subiecte avansate
- Tracking multiple obiecte folosind YOLOv7
- YOLOv7 pentru detectare 3D a obiectelor
- YOLOv7 pentru detectare video a obiectelor
- Optimizarea YOLOv7 pentru performanță în timp real
Cerințe
- Experiență în programare Python
- Înțelegerea fundamentelor de deep learning
- Cunoștințe de bază despre computer vision
Publicul țintă
- Ingineri în computer vision
- Cercetători în machine learning
- Data scientists
- Dezvoltatori software
21 Ore
Mărturii (1)
Pregătit și practic
Keeren Bala Krishnan - PENGUIN SOLUTIONS (SMART MODULAR)
Curs - Computer Vision with Python
Tradus de catre o masina
