Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в разпознаването на обекти

  • Основни принципи на разпознаването на обекти
  • Приложения на разпознаването на обекти
  • Метрики за ефективност на моделите за разпознаване на обекти

Преглед на YOLOv7

  • Инсталация и настройка на YOLOv7
  • Архитектура и компоненти на YOLOv7
  • Предимства на YOLOv7 спрямо други модели за разпознаване на обекти
  • Варианти на YOLOv7 и различията между тях

Процес на обучение на YOLOv7

  • Подготовка и анулиране на данни
  • Обучение на модели с помощта на популярни рамки за дълбоко обучение (TensorFlow, PyTorch и др.)
  • Файн-тюнинг на предобучени модели за персонализирано разпознаване на обекти
  • Оценка и настройка за оптимална ефективност

Имплементиране на YOLOv7

  • Имплементиране на YOLOv7 в Python
  • Интегриране с OpenCV и други библиотеки за компютърно зрение
  • Деплиране на YOLOv7 на устройства за ръб (edge devices) и облачни платформи

Напреднали теми

  • Следене на множество обекти с YOLOv7
  • YOLOv7 за 3D разпознаване на обекти
  • YOLOv7 за разпознаване на обекти във видео
  • Оптимизиране на YOLOv7 за ефективност в реално време

Изисквания

  • Опит с програмиране на Python
  • Разбиране на основите на дълбокото обучение (deep learning)
  • Знания за основите на компютърното зрение

Аудитория

  • Инженери по компютърно зрение
  • Изследователи в областта на машинното обучение
  • Данъчни учени
  • Разработчици на софтуер
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории