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コース概要
物体検出の概要
- 物体検出の基本
- 物体検出アプリケーション
- 物体検出モデルのパフォーマンス指標
YOLOv7 の概要
- YOLOv7 のインストールとセットアップ
- YOLOv7 のアーキテクチャとコンポーネント
- 他の物体検出モデルと比較した YOLOv7 の利点
- YOLOv7 の亜種とその違い
YOLOv7 トレーニング プロセス
- データの準備とアノテーション
- 人気の深層学習フレームワーク (TensorFlow、PyTorch など) を使用したモデル トレーニング
- カスタムオブジェクト検出のための事前トレーニング済みモデルの微調整
- 最適なパフォーマンスを実現するための評価とチューニング
YOLOv7 の実装
- Python の YOLOv7 の実装
- OpenCV および他のコンピューター ビジョン ライブラリとの統合
- エッジデバイスとクラウドプラットフォームへのYOLOv7の導入
高度なトピック
- YOLOv7 を使用した複数オブジェクトの追跡
- 3D オブジェクト検出用の YOLOv7
- ビデオオブジェクト検出用の YOLOv7
- リアルタイム パフォーマンスのための YOLOv7 の最適化
概要と次のステップ
要求
- Pythonのプログラミング経験
- ディープラーニングの基礎の理解
- コンピュータビジョンの基礎知識
- Computerビジョンエンジニア
- 機械学習研究者 データサイエンティストソフトウェア開発者
観客
21 時間
お客様の声 (3)
The hands-on approach
Kevin De Cuyper
コース - 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
コース - Computer Vision with Python
例と演習
Kamil
コース - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated