آموزش تشخیص کامل شی با استفاده از پروژه YOLOv7 از ابتدا
Complete Object Detection Using YOLOv7 Project From Scratch
عنوان: تشخیص شی سفارشی با استفاده از YOLOv7 با Roboflow و Google Colab
شرح دوره:
این دوره عملی برای افرادی طراحی شده است که مشتاق هستند با استفاده از YOLOv7 وارد دنیای تشخیص اشیاء سفارشی شوند. ما شما را در فرآیند ایجاد و آموزش یک مدل YOLOv7 با استفاده از پلتفرم Roboflow برای مدیریت مجموعه داده و Google Colab برای آموزش مدل با شتاب GPU راهنمایی می‌کنیم.
اهداف کلیدی آموزشی:
مقدمه ای بر YOLOv7 و Roboflow:
درکی از معماری YOLOv7 و پلت فرم Roboflow برای آماده سازی یکپارچه مجموعه داده به دست آورید.
راه اندازی حساب Roboflow:
یک حساب کاربری در Roboflow ایجاد کنید و یاد بگیرید که چگونه از رابط بصری آن برای سازماندهی مجموعه داده ها و پیش پردازش استفاده کنید.
آپلود و حاشیه نویسی مجموعه داده ها:
فرآیند آپلود مجموعه داده‌ها در Roboflow و حاشیه‌نویسی تصاویر با کادرهای محدود برای وظایف تشخیص اشیا را کاوش کنید.
ایجاد مجموعه داده سازگار با YOLO:
با نحوه ایجاد مجموعه داده های سازگار با YOLO در Roboflow برای یکپارچه سازی کارآمد با YOLOv7 آشنا شوید.
صادر کردن مجموعه داده به Google Colab:
بیاموزید که چگونه مجموعه داده آماده شده خود را از Roboflow صادر کنید و یک نوت بوک Google Colab برای آموزش مدل راه اندازی کنید.
نصب YOLOv7 در Colab:
فرمان های لازم برای نصب مخزن YOLOv7 و وابستگی ها در Google Colab را اجرا کنید.
پیکربندی سفارشی برای YOLOv7:
با نحوه تغییر فایل های پیکربندی YOLOv7 برای مطابقت با الزامات وظیفه تشخیص شی خاص خود آشنا شوید.
آموزش YOLOv7 در GPU:
از قابلیت‌های GPU Google Colab برای آموزش مؤثر مدل YOLOv7 سفارشی خود استفاده کنید.
ارزیابی و صادرات مدل:
عملکرد مدل آموزش دیده را ارزیابی کنید و آن را برای استفاده بیشتر در استنتاج صادر کنید.
استنتاج و آزمایش تشخیص شی:
از مدل آموزش دیده YOLOv7 برای انجام تشخیص اشیا روی تصاویر یا ویدیوهای جدید و آزمایش دقت آن استفاده کنید.
تنظیم دقیق و آموزش تکراری:
مفهوم تنظیم دقیق و آموزش تکراری برای بهبود مدل را کاوش کنید.
استقرار پروژه:
گزینه های مختلف را برای استقرار مدل تشخیص شی سفارشی خود در سناریوهای دنیای واقعی مورد بحث قرار دهید.
پیش نیازها:
انتظار می رود شرکت کنندگان:
داشته باشندمهارت های برنامه نویسی اولیه در پایتون.
آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین.
یک حساب Google برای دسترسی به Google Colab.
چه کسانی باید شرکت کنند:
دانشجویان و متخصصان علاقه مند به بینایی کامپیوتری و تشخیص اشیا.
دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین.
افرادی که خواهان تجربه عملی با YOLOv7، Roboflow، و Google Colab هستند.
مواد مورد نیاز:
یک رایانه با دسترسی به اینترنت.
حساب Google برای دسترسی Colab.
حساب Roboflow (سطح رایگان موجود است).
ارزیابی:
شرکت‌کنندگان بر اساس انجام موفقیت‌آمیز تکالیف عملی، از جمله آماده‌سازی مجموعه داده، آموزش مدل، و وظایف استنتاج ارزیابی خواهند شد.
در این سفر عملی به ما بپیوندید و خود را برای ایجاد راه‌حل‌های تشخیص شی سفارشی با استفاده از YOLOv7 با کمک Roboflow و Google Colab توانمند کنید
مقدمه ای بر تشخیص شی سفارشی با استفاده از پروژه YoloV7 از ابتدا INTRODUCTION TO Custom Object Detection Using YoloV7 Project From Scratch
-
مقدمه دوره Introduction To Course
مقدمه ای بر وب سایت ROBOFLOW INTRODUCTION TO ROBOFLOW WEBSITE
-
مقدمه ای برای وب سایت ROBOFLOW INTRO TO ROBOFLOW WEBSITE
-
ایجاد حساب کاربری در وب سایت ROBOFLOW ACCOUNT CREATION IN ROBOFLOW WEBSITE
-
ایجاد مجموعه داده برای تشخیص اشیاء سفارشی DATASET CREATION FOR CUSTOM OBJECT DETECTION
-
حاشیه نویسی در وب سایت ROBOFLOW ANNOTATION IN ROBOFLOW WEBSITE
-
مجموعه داده های قطار با مدل YOLOV7 TRAIN DATATSET WITH YOLOV7 MODEL
-
مدل YOLOV7 آموزش دیده را تایید کنید VALIDATE TRAINED YOLOV7 MODEL
مقدمه ای بر GOOGLE COLAB INTRODUCTION TO GOOGLE COLAB
-
معرفی GOOGLE COLAB INTRO TO GOOGLE COLAB
-
پروژه را در GOOGLE COLAB ایجاد کنید CREATE PROJECT IN GOOGLE COLAB
-
آموزش مجموعه داده با YOLOV7 در GOOGLE COLAB TRAIN DATASET WITH YOLOV7 IN GOOGLE COLAB
-
مدل YOLOV7 را در GOOGLE COLAB تأیید کنید VALIDATE YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB
-
فایل YOLOV7 PYTORCH را دانلود کنید DOWNLOAD YOLOV7 PYTORCH FILE
-
کدهای GOOGLE COLAB CODES FOR GOOGLE COLAB
مقدمه ای بر PYCHARM IDE INTRODUCTION TO PYCHARM IDE
-
پروژه YOLOV7 را در PYCHARM IDE اجرا کنید EXECUTE YOLOV7 PROJECT IN PYCHARM IDE
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/9f8714
آموزش AWS SageMaker کاربردی برای مبتدیان | ساخت 6 پروژه
AWS SageMaker Practical for Beginners | Build 6 Projects
استاد الگوریتم های AWS SageMaker (Linear Learner، XGBoost، PCA، طبقه بندی تصویر) و Learn SageMaker Studio و AutoML
آموزش دوره کامل خودروی خودران - یادگیری عمیق کاربردی
The Complete Self-Driving Car Course - Applied Deep Learning
آموزش استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین برای ساخت خودروی خودران با پایتون
آموزش مهندسی سریع: آماده شدن برای آینده (1000+ Prompts inc)
Prompt Engineering: Getting Future Ready (1000+ Prompts inc)
مهندسی سریع برای مبتدیان در سال 2023. بیش از 1000 درخواست، منبع و الگو برای ChatGPT و تصویر به تصویر و متن
آموزش دوره ODK (کیت داده باز) را کامل کنید
Complete ODK (Open Data Kit) Course
دوره آموزشی جمع آوری، مدیریت، تجسم و تجزیه و تحلیل داده های موبایل با استفاده از ODK (کیت داده باز)
ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN
دانشجوی علوم کامپیوتر
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.