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课程大纲
介绍
YOLO 预训练模型功能和架构概述
- YOLO 算法
- 基于回归的目标检测算法
- YOLO与RCNN有何不同?
使用适当的 YOLO 变体
- YOLOv1-v2的功能和架构
- YOLOv3-v4的功能和架构
安装和配置 YOLO 实现的 IDE
- 暗网实施
- PyTorch 和 Keras 实现
- 执行 OpenCV 和 NumPy
使用 YOLO 预训练模型进行目标检测概述
构建和定制 Python 命令行应用程序
- 使用 YOLO 框架标记图像
- 基于数据集的图像分类
使用 YOLO 实现检测图像中的对象
- 边界框如何工作?
- YOLO用于实例分割的准确性如何?
- 解析命令行参数
提取 YOLO 类标签、坐标和维度
显示生成的图像
使用 YOLO 实现检测视频流中的对象
- 它与基本图像处理有何不同?
在框架上训练和测试 YOLO 实现
故障排除和调试
总结和结论
要求
- Python 3.x 编程经验
- 任何 Python IDE 的基本知识
- 具有 Python argparse 和命令行参数的经验
- 了解计算机视觉和机器学习库
- 了解基本目标检测算法
观众
- 后端开发人员
- 数据科学家
7 小时
客户评论 (4)
The hands-on approach
Kevin De Cuyper
课程 - 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
课程 - Computer Vision with Python
示例和练习
Kamil
课程 - Introduction to Data Science and AI using Python
机器翻译
提供的所有信息
Jose Victor - si
课程 - Artificial Intelligence (AI) for Managers
机器翻译