آموزش پروژه یادگیری عمیق تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7

Master Emotion Detection Deep Learning Project Using YOLOv7 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: پروژه یادگیری عمیق تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7 با پایتون با استفاده از roboflow و google colab درک نحوه ادغام Roboflow در گردش کار پروژه، استفاده از قابلیت های آن برای مدیریت کارآمد داده، افزایش و بهینه سازی. فرآیند جمع‌آوری و پیش پردازش مجموعه داده‌های حالات چهره را کاوش کنید و مطمئن شوید که داده‌ها برای آموزش مدل YOLOv7 بهینه شده‌اند. در فرآیند حاشیه نویسی غوطه ور شوید، حالات چهره را روی تصاویر علامت گذاری کنید تا مدل YOLOv7 را برای تشخیص دقیق و قوی احساسات آموزش دهید. 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. پیش نیازها:دسترسی به کامپیوتر با اتصال به اینترنت. درک اولیه مفاهیم یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر.

عنوان دوره: تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7: دوره کامل پروژه با استفاده از Roboflow و Google Colab

شرح دوره:

به "تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7: دوره کامل پروژه با استفاده از Roboflow و Google Colab" خوش آمدید. در این دوره جامع، با یادگیری نحوه اجرای الگوریتم پیشرفته YOLOv7، به حوزه هیجان انگیز بینایی کامپیوتری و تشخیص احساسات می پردازید. با استفاده از قدرت Roboflow برای مدیریت کارآمد مجموعه داده و Google Colab برای آموزش مدل مبتنی بر ابر، سفری عملی را برای شناسایی و تجزیه و تحلیل احساسات در تصاویر آغاز خواهید کرد.

آنچه خواهید آموخت:

مقدمه ای بر تشخیص احساسات و YOLOv7:
- درباره اهمیت تشخیص احساسات در بینایی رایانه ای بینش 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 پیاده سازی YOLOv7 برای تشخیص احساسات آشنا شوید.
جمع آوری داده ها و پیش پردازش:
- فرآیند جمع‌آوری و پیش پردازش مجموعه داده‌های حالات چهره را کاوش کنید و مطمئن شوید که داده‌ها برای آموزش مدل YOLOv7 بهینه شده‌اند.
حاشیه نویسی حالات صورت:
- در فرآیند حاشیه نویسی شیرجه بزنید، حالات چهره را روی تصاویر علامت گذاری کنید تا مدل YOLOv7 را برای تشخیص دقیق و قوی احساسات آموزش دهید.
ادغام با Roboflow:
- با نحوه ادغام Roboflow در گردش کار پروژه، استفاده از قابلیت های آن برای مدیریت کارآمد مجموعه داده، افزایش و بهینه سازی آشنا شوید.
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 احساسات، و اطمینان از عملکرد قوی بیاموزید.
استقرار مدل:
- با نحوه استقرار مدل آموزش دیده YOLOv7 برای کارهای تشخیص احساسات در دنیای واقعی آشنا شوید و آن را برای ادغام در برنامه ها یا سیستم ها آماده کنید.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر تشخیص احساسات با استفاده از دوره پروژه کامل YOLOv7 Introduction To Emotion Detection Using YOLOv7 Complete Project Course

مقدمه ای بر تشخیص احساسات با استفاده از دوره پروژه کامل YOLOv7 Introduction To Emotion Detection Using YOLOv7 Complete Project Course
حساب ROBOFLOW و ایجاد فضای کاری پروژه ROBOFLOW ACCOUNT AND PROJECT WORKSPACE CREATION
ایجاد مجموعه داده برای تشخیص احساسات DATASET CREATION FOR EMOTION DETECTION
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
مدل آموزش دیده را تایید کنید VALIDATE TRAINED MODEL
پروژه را در PYCHARM IDE اجرا کنید EXECUTE PROJECT IN PYCHARM IDE

نحوه تولید PYTORCH در GOOGLE COLAB HOW TO GENERATE PYTORCH IN GOOGLE COLAB

معرفی GOOGLE COLAB INTRO TO GOOGLE COLAB
پروژه YOLOV7 را در GOOGLE COLAB وارد کنید IMPORT YOLOV7 PROJECT IN GOOGLE COLAB
آموزش مدل YOLOV7 در GOOGLE COLAB TRAINING YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB
مدل آموزش دیده را در GOOGLE COLAB تأیید کنید VALIDATE TRAINED MODEL IN GOOGLE COLAB
مدل YOLOV7 را در GOOGLE COLAB دانلود کنید DOWNLOAD YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB