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Struttura del corso
Introduzione al rilevamento di oggetti
- Nozioni di base sul rilevamento degli oggetti
- Applicazioni per il rilevamento di oggetti
- Metriche delle prestazioni per i modelli di rilevamento degli oggetti
Panoramica di YOLOv7
- Installazione e configurazione di YOLOv7
- Architettura e componenti di YOLOv7
- Vantaggi di YOLOv7 rispetto ad altri modelli di rilevamento di oggetti
- Le varianti di YOLOv7 e le loro differenze
Processo di formazione YOLOv7
- Preparazione e annotazione dei dati
- Addestramento dei modelli utilizzando i framework di deep learning più diffusi (TensorFlow, PyTorch, ecc.)
- Messa a punto di modelli pre-addestrati per il rilevamento di oggetti personalizzati
- Valutazione e messa a punto per prestazioni ottimali
Implementazione di YOLOv7
- Implementazione di YOLOv7 in Python
- Integrazione con OpenCV e altre librerie di visione artificiale
- Distribuzione di YOLOv7 su dispositivi edge e piattaforme cloud
Argomenti avanzati
- Tracciamento di più oggetti con YOLOv7
- YOLOv7 per il rilevamento di oggetti 3D
- YOLOv7 per il rilevamento di oggetti video
- Ottimizzazione di YOLOv7 per prestazioni in tempo reale
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Esperienza con Python programmazione
- Comprensione dei fondamenti del deep learning
- Conoscenza delle basi della visione artificiale
Pubblico
- Computer Ingegneri della visione
- Ricercatori di Machine Learning
- Scienziati dei dati
- Sviluppatori di software
21 ore
Recensioni (3)
The hands-on approach
Kevin De Cuyper
Corso - Computer Vision with OpenCV
Trainer was very knowlegable and very open to feedback on what pace to go through the content and the topics we covered. I gained alot from the training and feel like I now have a good grasp of image manipulation and some techniques for building a good training set for an image classification problem.
Anthea King - WesCEF
Corso - Computer Vision with Python
Esempi ed esercizi
Kamil
Corso - Introduction to Data Science and AI using Python
Traduzione automatica