Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

Chia Sẻ Khóa Học YOLOv9 - Tìm Hiểu Object Detection, Tracking Với Web App [Khóa 6724 A]

19 tháng 4 2024 / No Comments

Object Detection, Object Tracking, Web App sử dụng Flask, Object Detection trên Custom Dataset, YOLO-World Object Detection.

Bạn sẽ học được gì:

  • ✓ Cơ bản về Computer Vision.
  • ✓ Objects Detection sử dụng YOLOv9.
  • ✓ Training YOLOv9 trên một Tập dữ liệu tùy chỉnh.
  • ✓ Object Tracking sử dụng YOLOv9 và thuật toán DeepSORT.
  • ✓ Object Tracking sử dụng YOLOv9 và thuật toán SORT.
  • ✓ Objects Detection sử dụng YOLO-World.
  • ✓ Tích hợp YOLOv9 với Flask và tạo các ứng dụng web.
  • ✓ Personal Protective Equipment (PPE) detection sử dụng YOLOv9.
  • ✓ Đếm người/phương tiện (ra vào) sử dụng YOLOv9 và thuật toán DeepSORT.
  • ✓ Object Detection trong trình duyệt bằng YOLOv9 và Flask.

YOLOv9 đại diện cho tiến bộ mới nhất trong các mô hình phát hiện đối tượng bằng thị giác máy tính. Khóa học này bắt đầu bằng cách đề cập đến các nền tảng về thị giác máy tính, bao gồm Non-Maximum Suppression và Mean Average Precision. Trong tương lai, chúng ta nghiên cứu sâu hơn về YOLOv9, khám phá kiến ​​trúc của nó và nêu bật cách nó vượt qua các mô object detection tượng khác. Trong Phần 04, chúng tôi demo tính năng object detection trên hình ảnh và video bằng YOLOv9, đánh giá hiệu suất của nó qua nhiều thông số khác nhau.

Sau đó, trong Phần 05, chúng tôi huấn luyện YOLOv9 model trên một tập dữ liệu tùy chỉnh cho Personal Protective Equipment (PPE) detection. Ngoài ra, Phần 06 tập trung vào object tracking, trong đó chúng tôi tích hợp YOLOv9 với thuật toán DeepSORT & SORT. Tại đây, chúng tôi cũng phát triển một ứng dụng đếm người/phương tiện (ra vào) bằng YOLOv9 và thuật toán DeepSORT.

Phần 07 cung cấp thông tin tổng quan về YOLO-World và hướng dẫn từng bước để thực hiện object detection bằng YOLO-World. Cuối cùng, trong Phần 09, chúng ta sẽ tạo các ứng dụng web bằng cách tích hợp YOLOv9 với Flask.

Khóa học toàn diện này bao gồm nhiều chủ đề, bao gồm:

  • ✓ Mean Average Precision (mAP).
  • ✓ Non Maximum Suppression (NMS).
  • ✓ YOLOv9 là gì | Kiến trúc của YOLOv9.
  • ✓ Object Detection bằng YOLOv9.
  • ✓ Testing YOLOv9 Model Performance trên hình ảnh, video và trên Live Webcam Feed.
  • ✓ Training YOLOv9 trên một Tập dữ liệu tùy chỉnh.
  • ✓ Personal Protective Equipment (PPE) Detection bằng YOLOv9.
  • ✓ Object Tracking sử dụng YOLOv9 và DeepSORT.
  • ✓ Object Tracking sử dụng YOLOv9  và SORT.
  • ✓ Đếm người/phương tiện (vào và ra) bằng YOLOv9 và thuật toán DeepSORT.
  • ✓ Giới thiệu về YOLO-World.
  • ✓ Object Detection trên hình ảnh và video bằng YOLO-World.
  • ✓ Tích hợp YOLOv9 với Flask và tạo các ứng dụng web.
  • ✓ Object Detection trong trình duyệt bằng YOLOv9 và Flask.

Mục lục:

  • ✓ 1. Giới thiệu khóa học.
  • ✓ 2. Non Maximum Suppression & Mean Average Precision.
  • ✓ 3. YOLOv9: Học những gì bạn muốn học bằng cách sử dụng Programmable Gradient Information.
  • ✓ 4. Object Detection trên Images, Videos & Live Webcam Feed sử dụng YOLOv9.
  • ✓ 5. Training/ Fine-tuning YOLOv9 model trên một custom dataset.
  • ✓ 6. Object Tracking sử dụng YOLOv9 và DeepSORT/ SORT Algorithm.
  • ✓ 7. YOLO-World: Real-Time, Zero-Shot Object Detection.
  • ✓ 8. YOLOv9 WebApp: Tích hợp YOLOv9 với Flask.

Khóa học này dành cho ai:

  • ✓ Dành cho tất cả những ai quan tâm đến Computer Vision.
  • ✓ Dành cho những ai muốn tìm hiểu phiên bản YOLOv9 mới nhất.
  • ✓ Dành cho tất cả những người nghiên cứu Thị giác máy tính và muốn biết cách sử dụng YOLO để phát hiện đối tượng.
  • ✓ Dành cho tất cả những ai có mục tiêu xây dựng Ứng dụng Deep learning bằng Computer Vision.


NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU




Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.