课程大纲

目标检测简介

  • 对象检测基础知识
  • 物体检测应用
  • 对象检测模型的性能指标

YOLOv7 概述

  • YOLOv7 安装和设置
  • YOLOv7 架构和组件
  • YOLOv7 相对于其他目标检测模型的优势
  • YOLOv7 变体及其差异

YOLOv7 训练流程

  • 数据准备和注释
  • 使用流行的深度学习框架(TensorFlow、PyTorch 等)进行模型训练
  • 微调预训练模型以进行自定义对象检测
  • 评估和调整以获得最佳性能

实现 YOLOv7

  • 在 Python 中实现 YOLOv7
  • 与 OpenCV 和其他计算机视觉库集成
  • 在边缘设备和云平台上部署 YOLOv7

高级主题

  • 使用 YOLOv7 进行多目标跟踪
  • YOLOv7 用于 3D 物体检测
  • YOLOv7 用于视频对象检测
  • 优化 YOLOv7 以获得实时性能

摘要和后续步骤

要求

  • 具有 Python 编程经验
  • 了解深度学习基础知识
  • 计算机视觉基础知识

观众

  • Computer 视觉工程师
  • 机器学习研究人员
  • 数据科学家
  • 软件开发人员
 21 小时

人数


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