یک نمای کلی از الگوریتم های دید رایانه در خانواده YOLO دریافت کنید و نحوه استفاده از این الگوریتم ها را برای پرداختن به چالش های دنیای واقعی نشان دهید. این دوره شامل پیاده روی های فنی برای تکنیک های اساسی مانند طبقه بندی تصویر ، تشخیص شی ، ردیابی شی ، تقسیم نمونه ، تخمین پوز و جعبه های محدود کننده گرا (OBB) با استفاده از بسته Ultralytics Python است. مربی محمد مونوار شما را از طریق حاشیه نویسی داده ها ، مدل های آموزش و صادر کردن آنها راهنمایی می کند و نشان می دهد که چگونه روند صادرات زمان استنباط را سرعت می بخشد. علاوه بر این ، ببینید که چگونه راه حل های Ultralytics برای حل چالش های عملی بینایی رایانه متناسب است ، با نمونه های عمیق اجرای فنی ارائه شده در طول دوره

یادگیری عمیق شاخه ای نسبتاً جدید و بسیار محبوب از هوش مصنوعی (AI) است که الگوها و بینش ها را در داده ها، از جمله تصاویر و ویدیوها، پیدا می کند. لایه بندی و انتزاع آن به مدل های یادگیری عمیق توانایی هایی تقریباً شبیه انسان می دهد - از جمله تشخیص تصویر پیشرفته. با استفاده از OpenCV - یک نرم‌افزار بینایی کامپیوتری که به طور گسترده مورد استفاده قرار گرفته است - می‌توانید مدل‌های یادگیری عمیق آموزش‌دیده قبلی را روی سخت‌افزار ارزان‌قیمت اجرا کنید و بینش‌های قدرتمندی را از تصاویر دیجیتال و ویدیو ایجاد کنید. در این دوره آموزشی، استاد جاناتان فرناندز با استفاده از ماژول OpenCV شبکه های عصبی عمیق (dnn) شما را با دنیای یادگیری عمیق از طریق استنتاج آشنا می کند. می توانید یک نمای کلی از مفاهیم و معماری یادگیری عمیق داشته باشید و سپس نحوه مشاهده و بارگذاری تصاویر و ویدیوها را با استفاده از OpenCV و Python کشف کنید. جاناتان همچنین نشان می‌دهد که چگونه می‌توان برای تصاویر و ویدیوها طبقه‌بندی کرد، از حباب‌ها (معادل تانسورها در سایر چارچوب‌ها) استفاده کرد و از YOLOv3 برای تشخیص شی سفارشی استفاده کرد.