Chia Sẻ Khóa Học YOLOv7 YOLOv8 - Deep Learning - Computer Vision 2023 [Khóa 7205 A]
24 tháng 7 2023
/
No Comments
YOLO evolution, Train Custom Dataset, Object Detection, Pose Estimation, Instance Segmentation, Image Classification.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Cách chạy từ đầu một chương trình YOLOv7 để phát hiện 80 lớp đối tượng trong <10 phút.
- ✓ Cách cài đặt và train YOLOv7 & YOLOv8 bằng Custom Dataset của riêng bạn và thực hiện Object Detection cho hình ảnh, video và Real-Time bằng Webcam/Camera.
- ✓ Cách sử dụng các tính năng mới của YOLOv7 & YOLOv8: Instance Segmentation, Pose Estimation, Image Classification, Object Tracking + Các Project thực.
- ✓ 4 Project trong thế giới thực: Masker Detection, Weather Image/Video Classification, Coffee Leaf Diseases Segmentation Squat Counter.
- ✓ Kiến trúc YOLOv7 và cách nó thực sự hoạt động.
- ✓ Cách tìm dataset.
- ✓ Data annotation/labeling bằng LabelImg.
- ✓ Automatic Dataset splitting.
- ✓ Cách train YOLOv7 & YOLOv8 bằng cách sử dụng custom dataset, transfer learning và resume training.
- ✓ Cách visualize training performance bằng TensorBoard.
- ✓ Dễ dàng hiểu Lý thuyết nền tảng về Deep Learning và cách thức hoạt động chính xác của Convolutional Neural Networks.
- ✓ Project thực tế 1: Masker detection bằng YOLOv7 & YOLOv8.
- ✓ Project thực tế 2: Weather Image/Video Classification bằng YOLOv8.
- ✓ Project thực tế 3: Coffee Leaf Diseases Segmentation bằng YOLOv8.
- ✓ Project thực tế 4: Squat Counter dựa trên YOLOv7 Pose Estimation.
Chào mừng bạn đến với Khóa học YOLOv7 YOLOv8: Deep Learning for Computer Vision 2023, KHÓA HỌC 2 TRONG 1. YOLOv7 và YOLOv8 là hai mô hình deep learning phát hiện đối tượng tốt nhất hiện nay. Chúng nhanh và rất chính xác. YOLOv7 cũng là phiên bản chính thức mới nhất của YOLO trong khi YOLOv8 là phiên bản YOLO mới nhất.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ 1. Cách chạy một chương trình YOLOv7 từ đầu để phát hiện 80 loại đối tượng trong <10 phút.
- ✓ 2. YOLO evolution từ YOLOv1 lên YOLOv8.
- ✓ 3. So sánh hiệu suất thực tế là gì, dựa trên thử nghiệm của chúng tôi.
- ✓ 4. Ưu điểm của YOLO so với các mô hình deep learning khác.
- ✓ 5. Có gì mới trong YOLOv7 và YOLOv8.
- ✓ 6. Cách thức hoạt động của artificial neural networks (neuron, perceptron, feed-forward network, hidden layers, fully connected layers, v.v.)
- ✓ 7. Các Activation function khác nhau và cách chúng hoạt động (Sigmoid, tanh, ReLu, Leaky ReLu, Mish và SiLU).
- ✓ 8. Convolutional neural networks hoạt động như thế nào (convolution process, pooling layer, flattening, v.v.).
- ✓ 9. Các bài toán về thị giác máy tính khác nhau (image classification, object localization, object detection, instance segmentation, semantic segmentation).
- ✓ 10. Kiến trúc YOLOv7 chi tiết.
- ✓ 11. Cách tìm dataset.
- ✓ 12. Cách thực hiện data annotation bằng LabelImg.
- ✓ 13. Cách automatically split một dataset.
- ✓ 14. Hướng dẫn cài đặt YOLOv7 và YOLOv8 chi tiết từng bước.
- ✓ 15. Train YOLOv7 và YOLOv8 trên một custom dataset.
- ✓ 16. Trực quan hóa training result của bạn bằng Tensorboard.
- ✓ 17. Test các mô hình YOLOv7 và YOLOv8 đã được đào tạo về hình ảnh, video và webcam.
- ✓ 18. Các tính năng mới của YOLOv7: Pose Estimation.
- ✓ 19. Các tính năng mới của YOLOv7: Instance Segmentation.
- ✓ 20. Các tính năng mới của YOLOv8: Instance Segmentation & Object Tracking.
- ✓ 20. Project thực #1: Robust mask detector sử dụng YOLOv7 và YOLOv8.
- ✓ 21. Project thực #2: Ứng dụng Weather YOLOv8 classification.
- ✓ 22. Project thực #3: Ứng dụng Coffee Leaf Diseases Segmentation.
- ✓ 23. Project thực #4: Ứng dụng YOLOv7 Squat Counter.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. Cách chạy chương trình YOLOv7/YOLOv8 Deep Learning đầu tiên của bạn trong <10 phút.
- ✓ 03. Tổng quan toàn diện về YOLO.
- ✓ 04. Tìm hiểu về Deep Learning.
- ✓ 05. Tìm hiểu về YOLOv7.
- ✓ 06. Tools Installation (Windows).
- ✓ 07. Chuẩn bị bộ dữ liệu.
- ✓ 08. Các điều kiện tiên quyết cài đặt YOLOv7 và YOLOv8 (Windows).
- ✓ 09. Cài đặt YOLOv7 (Windows, Google Colab).
- ✓ 10. Cài đặt YOLOv8 (Windows, Google Colab).
- ✓ 11. Thực hiện Object Detection bằng YOLOv7 pretrained model trên hình ảnh, video, webcam.
- ✓ 12. Thực hiện Object Detection bằng YOLOv8 pretrained model trên hình ảnh, video, webcam.
- ✓ 13. Training YOLOv7 detection model trên custom dataset.
- ✓ 14. Training YOLOv8 detection model trên custom dataset.
- ✓ 15. YOLOv7 & YOLOv8 Performance Measurement.
- ✓ 16. Các tính năng mới của YOLOv7.
- ✓ 17. Các tính năng mới của YOLOv8.
- ✓ 18. Training YOLOv8 Classification model trên custom dataset (Project thực 2).
- ✓ 19. Training YOLOv8 Segmentation model trên custom dataset (Project thực 3).
- ✓ 20. Project thực 4 : Squat Counter.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Sinh viên đang sử dụng thị giác máy tính bằng deep learning làm dự án cuối cùng của họ.
- ✓ Bất kỳ ai quan tâm đến việc học Deep Learning và Cách áp dụng nó trong việc giải quyết bài toán Computer Vision.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU