آموزش پروژه یادگیری عمیق تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7
Master Emotion Detection Deep Learning Project Using YOLOv7
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.
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
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.
https://donyad.com/d/d21dca
ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN
دانشجوی علوم کامپیوتر
نمایش نظرات