Chia Sẻ Khóa Học YOLOv7 YOLOv8 YOLOv9 YOLOv10 - Deep Learning [Update Tháng 8-2024] [Khóa 6488 A]
Train Custom Dataset, Object Detection, Pose Estimation, Instance Segmentation, Image Classification, Cool Web Dashboard.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Cách chạy chương trình YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9 và YOLOv10 từ đầu để phát hiện 80 object class trong vòng < 10 phút.
- ✓ Cách cài đặt và đào tạo YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9 và YOLOv10 bằng Custom Dataset 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 tế.
- ✓ 6 Project thực tế: Masker Detection, Weather Classification, Coffee Leaf Diseases Segmentation, Squat Counter, Ứng dụng web đếm xe khác nhau, Cattle Counter.
- ✓ Kiến trúc YOLOv7, YOLOv8 & YOLOv9 và cách thức hoạt động thực sự của nó.
- ✓ Cách find dataset.
- ✓ Data annotation/labeling sử dụng LabelImg.
- ✓ Automatic Dataset splitting.
- ✓ Cách đào tạo YOLO v7, YOLO v8, YOLO v9 và YOLO v10 bằng cách sử dụng custom dataset, transfer learning và resume training.
- ✓ Cách visualize training performance bằng TensorBoard.
- ✓ Dễ dàng hiểu được Lý thuyết nền tảng về Deep Learning và cách thức hoạt động chính xác của Convolutional Neural Network.
- ✓ Project thực tế 1: Masker detection sử dụng YOLOv7 & YOLOv8.
- ✓ Project thực tế 2: Weather Image/Video Classification sử dụng YOLOv8.
- ✓ Project thực tế 3: Coffee Leaf Diseases Segmentation sử dụng YOLOv8.
- ✓ Project thực tế 4: Squat Counter dựa trên YOLOv7 Pose Estimation.
- ✓ Project thực tế 5: Ứng dụng web ước tính tốc độ và đếm xe khác nhau với Dashboard thú vị sử dụng YOLOv9 + Streamlit.
- ✓ Project thực tế 6: Cattle Counter sử dụng YOLOv10 + Bytetrack.
Chào mừng bạn đến với Khóa học YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9, & YOLOv10 Deep Learning, 4 KHÓA HỌC TRONG 1. YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9 và YOLOv10 là bốn mô hình object detection deep learning tốt nhất hiện nay. Chúng nhanh và rất chính xác. YOLOv10 là phiên bản mới nhất của YOLO trong khi YOLOv8 là phiên bản YOLO phổ biến nhất trong tất cả.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ 1. Cách chạy chương trình YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9 và YOLOv10 từ đầu để phát hiện 80 loại đối tượng trong vòng < 10 phút.
- ✓ 2. Sự phát triển của YOLO từ YOLO v1 đến YOLO v8.
- ✓ 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 là gì?
- ✓ 5. Có gì mới trong YOLOv7 và YOLOv8.
- ✓ 6. Artificial neural network hoạt động như thế nào ((neuron, perceptron, feed-forward network, hidden layer, fully connected layer, v.v.).
- ✓ 7. Các Activation function khác nhau và cách chúng hoạt động (Sigmoid, tanh, ReLu, Leaky ReLu, Mish và SiLU).
- ✓ 8. Convolutional neural network hoạt động như thế nào (convolution process, pooling layer, flattening, v.v.).
- ✓ 9. Các vấn đề khác nhau về thị giác máy tính (image classification, object localization, object detection, instance segmentation, semantic segmentation).
- ✓ 10. Kiến trúc YOLOv7, YOLOv8 và YOLOv9 chi tiết.
- ✓ 11. Cách tìm dataset.
- ✓ 12. Cách thực hiện data annotation bằng LabelImg.
- ✓ 13. Cách tự động split một dataset.
- ✓ 14. Hướng dẫn chi tiết từng bước cài đặt YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9 và YOLOv10.
- ✓ 15. Đào tạo YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9 và YOLOv10 trên tập dữ liệu tùy chỉnh của riêng bạn.
- ✓ 16. Trực quan kết quả đào tạo của bạn bằng Tensorboard.
- ✓ 17. Test các mô hình YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9 và YOLOv10 đã được đào tạo trên hình ảnh, video và webcam.
- ✓ 18. Tính năng mới của YOLOv7: Pose Estimation.
- ✓ 19. Tính năng mới của YOLOv7: Instance Segmentation.
- ✓ 20. 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.
- ✓ 24. Project thực 5: Ứng dụng web đếm xe và ước tính tốc độ với Cool Dashboard sử dụng YOLOv9 + Streamlit.
- ✓ 25. Project thực 6: Cattle Counter sử dụng YOLOv10 + Bytetrack.
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu.
- ✓ 02 - Cách chạy chương trình YOLOv7/YOLOv8 Deep Learning đầu tiên của bạn trong vòng < 10 phút.
- ✓ 03 - Tổng quan toàn diện về YOLO.
- ✓ 04 - Tìm hiểu Deep Learning.
- ✓ 05 - Tìm hiểu YOLOv7 & YOLOv8.
- ✓ 06 - Cài đặt Công cụ (Windows).
- ✓ 07 - Chuẩn bị Dataset.
- ✓ 08 - Cài đặt các điều kiện tiên quyết của YOLOv7, YOLOv8 và YOLOv9 (Windows).
- ✓ 09 - Cài đặt YOLOv7 (Windows, Google Colab).
- ✓ 10 - Cài đặt YOLOv8 (Windows, Google Colab).
- ✓ 11 - Thực hiện Object Detection sử dụng YOLOv7 pretrained model trên hình ảnh, video, webcam.
- ✓ 12 - Thực hiện Object Detection sử dụng 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 - Đo lường hiệu suất YOLOv7 & YOLOv8.
- ✓ 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.
- ✓ 21 - YOLOv9 Object Detection.
- ✓ 22 - YOLOv10 Object Detection.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các chuyên gia muốn nắm bắt và áp dụng nhanh chóng YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9 và YOLOv10.
- ✓ Sinh viên đại học/sau đại học đang học ngành computer vision sử dụng deep learning làm đồ án cuối khóa.
- ✓ Bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu về Deep Learning và Cách áp dụng nó để giải quyết vấn đề Thị giác máy tính.