آموزش تشخیص چهره با استفاده از پروژه یادگیری عمیق YOLOv7

Facial Recognition Using YOLOv7 Deep Learning Project new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: تشخیص چهره را با استفاده از YOLOv7 بیاموزید: پروژه یادگیری عمیق با استفاده از Roboflow و Google Colab درک نحوه ادغام یکپارچه Roboflow در گردش کار پروژه، استفاده از ویژگی های آن برای مدیریت کارآمد مجموعه داده ها، افزایش و بهینه سازی فرآیند جمع آوری و پیش پردازش مجموعه داده های چهره ها را کاوش کنید و اطمینان حاصل کنید که داده ها برای آموزش یک مدل YOLOv7 بهینه شده است. با استفاده از مجموعه داده مشروح و از پیش پردازش شده، تنظیم پارامترها و نظارت بر عملکرد مدل، گردش کار آموزشی سرتاسر YOLOv7 را کاوش کنید. درک نحوه استقرار مدل آموزش دیده YOLOv7 برای کارهای تشخیص چهره در دنیای واقعی و آماده سازی آن برای ادغام در برنامه ها یا سیستم های امنیتی پیش نیازها:دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال به اینترنت. درک اولیه مفاهیم یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر.

عنوان دوره: تشخیص چهره با استفاده از YOLOv7: پروژه یادگیری عمیق با استفاده از Roboflow و Google Colab

شرح دوره:

به "تشخیص چهره با استفاده از YOLOv7: پروژه یادگیری عمیق با استفاده از Roboflow و Google Colab" خوش آمدید. این دوره جامع طراحی شده است تا شما را به سفری عملی در فرآیند ساخت یک سیستم تشخیص چهره با استفاده از پیشرفته ترین الگوریتم YOLOv7 ببرد. با استفاده از قابلیت‌های Roboflow برای مدیریت کارآمد مجموعه داده و Google Colab برای آموزش مدل مبتنی بر ابر، مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی تشخیص چهره در سناریوهای دنیای واقعی را کسب خواهید کرد.

آنچه خواهید آموخت:

مقدمه ای بر تشخیص چهره و YOLOv7:
- درباره اهمیت تشخیص چهره در بینایی کامپیوتر اطلاعاتی به دست آورید و اصول الگوریتم YOLOv7 را درک کنید.
تنظیم محیط پروژه:
- با نحوه تنظیم محیط پروژه، از جمله نصب ابزارها و کتابخانه های لازم برای اجرای YOLOv7 برای تشخیص چهره آشنا شوید.
جمع آوری داده ها و پیش پردازش:
- فرآیند جمع‌آوری و پیش‌پردازش مجموعه داده‌های چهره‌ها را کاوش کنید و مطمئن شوید که داده‌ها برای آموزش مدل YOLOv7 بهینه شده‌اند.
حاشیه نویسی تصاویر صورت:
- در فرآیند حاشیه نویسی شیرجه بزنید و ویژگی های صورت را روی تصاویر علامت گذاری کنید تا مدل YOLOv7 را برای تشخیص دقیق و قوی چهره آموزش دهید.
ادغام با Roboflow:
- با نحوه ادغام یکپارچه Roboflow در گردش کار پروژه آشنا شوید و از ویژگی‌های آن برای مدیریت کارآمد مجموعه داده، افزایش و بهینه‌سازی استفاده کنید.
آموزش مدل YOLOv7:
- جریان کار آموزشی سرتاسر YOLOv7 را با استفاده از مجموعه داده شرح‌داده‌شده و از پیش پردازش‌شده، تنظیم پارامترها و نظارت بر عملکرد مدل کاوش کنید.
ارزیابی مدل و تنظیم دقیق:
- تکنیک‌هایی را برای ارزیابی مدل آموزش‌دیده، تنظیم دقیق پارامترها برای تشخیص بهینه چهره، و اطمینان از عملکرد قوی بیاموزید.
استقرار مدل:
- با نحوه استقرار مدل آموزش دیده YOLOv7 برای کارهای تشخیص چهره در دنیای واقعی آشنا شوید و آن را برای ادغام با برنامه ها یا سیستم های امنیتی آماده کنید.
ملاحظات اخلاقی در تشخیص چهره:
- در بحث در مورد ملاحظات اخلاقی در تشخیص چهره، تمرکز بر حریم خصوصی، رضایت، و استفاده مسئولانه از داده‌های بیومتریک شرکت کنید.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر تشخیص چهره با استفاده از پروژه یادگیری عمیق YOLOv7 Introduction To Facial Recognition Using YOLOv7 Deep Learning Project

مقدمه ای بر تشخیص چهره با استفاده از دوره پروژه یادگیری عمیق YOLOv7 Introduction To Facial Recognition Using YOLOv7 Deep Learning Project Course
حساب ROBOFLOW و ایجاد فضای کاری پروژه ROBOFLOW ACCOUNT AND PROJECT WORKSPACE CREATION
ایجاد مجموعه داده با استفاده از ویدئوها و تصاویر DATASET CREATION USING VIDEOS AND IMAGES
حاشیه نویسی و برچسب گذاری برای مجموعه داده ANNOTATION AND LABELLING FOR DATASET
مجموعه داده های آموزشی با مدل YOLOv7 TRAINING DATASET WITH YOLOv7 MODEL
اعتبار مدل آموزشی VALIDATE TRAINING MODEL
اجرای پروژه در PYCHARM IDE PROJECT EXECUTION IN PYCHARM IDE