آموزش کارگاه تخصصی بهبود عملکرد YOLOv8 - آخرین آپدیت

دانلود YOLOv8 Performance Improvement Masterclass

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

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

توضیحات دوره:

بهبود عملکرد YOLOv8 با OpenVINO، TensorRT و تکنیک‌های پیشرفته

کاملترین دوره تخصصی در زمینه بهبود عملکرد مدل YOLOv8.

قدرت یادگیری عمیق را آزاد کنید و مهارت‌های بینایی کامپیوتر خود را با این دوره تخصصی ارتقا دهید!

چرا این دوره؟

بسیاری از دوره‌ها تنها نحوه استفاده از YOLO را آموزش می‌دهند. اما آیا آماده‌اید تا تخصص خود را به سطح بالاتری برسانید؟

این دوره جامع با تمرکز بر مدل پیشرفته YOLOv8، شما را در حوزه هوش مصنوعی توانمند می‌سازد، صرف نظر از سطح تجربه یا علاقه شما.

مزایای دوره تخصصی بهبود عملکرد YOLOv8

افزایش سرعت و دقت

بیاموزید چگونه عملکرد مدل‌های تشخیص اشیاء YOLOv8 خود را به حداکثر برسانید. تکنیک‌های اثبات شده برای بهینه‌سازی سرعت و دقت را فرا بگیرید و مدل‌هایی سریع و دقیق بسازید.

تکنیک‌های پیشرفته

طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های پیشرفته از جمله بهینه‌سازی با TensorRT، استفاده از OpenVino و کوانتیزاسیون (Quantization)، تغییر معماری (Architecture Modification)، تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)، افزایش داده (Data Augmentation) و برچسب‌گذاری شبه (Pseudo-Labeling) را کشف کنید.

پروژه‌های عملی

هر تکنیک را پیاده‌سازی و آزمایش کنید، تأثیر آن‌ها را درک کنید و از آن‌ها برای پروژه‌های هوش مصنوعی خود بهره ببرید.

بینش متخصصان

از تخصص ما در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی بهره‌مند شوید.

چرا در این دوره شرکت کنید؟

پیشرفت شغلی

مهارت‌های تخصصی کسب کنید که شما را در بازار کار رقابتی هوش مصنوعی متمایز می‌کند و فرصت‌های شغلی پردرآمدی را برایتان فراهم می‌آورد.
اتمام سریع‌تر تحصیل

یک تکنیک نوآورانه و پیشرفته برای پروژه‌های پایانی خود پیدا کنید و تحصیلات خود را سریع‌تر به پایان برسانید.
انتشار در ژورنال‌های معتبر

الهام‌بخش نوآوری یا مشارکت در تحقیقات خود باشید و مقالات خود را در ژورنال‌های مورد علاقه‌تان منتشر کنید.
تاثیرگذاری واقعی

نظریه را به عمل تبدیل کنید و سیستم‌های هوش مصنوعی بسازید که صنایع را متحول می‌کنند.
جامعه انحصاری

به شبکه‌ای از متخصصان با علایق مشابه و مربیان یاری‌رسان بپیوندید.

پیش‌نیازها

درک شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Network - CNN) مفید است اما الزامی نیست. ما CNN را به تفصیل توضیح خواهیم داد.

مباحث کلیدی دوره

تغییر معماری YOLOv8 برای بهبود سرعت و دقت تشخیص اشیاء
افزایش سرعت YOLOv8 در حالت CPU با OpenVino و کوانتیزاسیون مدل
بهبود سرعت YOLOv8 در حالت GPU با بهینه‌سازی TensorRT
تنظیم هایپرپارامترها
انجام تکنیک‌های افزایش داده مناسب برای مجموعه داده شما
افزودن داده به صورت نیمه خودکار با برچسب‌گذاری شبه
درک عمیق معماری YOLOv8
نصب YOLOv8 و وابستگی‌های آن
درک نحوه کارکرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال

نظرات شرکت‌کنندگان

این دوره به صورت کارگاه‌های آموزشی برگزار شده است که با استقبال پرشور متخصصان صنعتی، محققان و دانشجویان روبرو شده است. در ادامه نظرات آن‌ها را می‌خوانیم:

"کارگاه به خوبی برگزار شد. به نظر من، مواد آموزشی و مدرسان برجسته هستند." - Aris Setiadi، متخصص هوش مصنوعی

"کارگاه عالی و بسیار آموزنده بود. اطلاعات جامع و مفید بود." - Fikrul Akbar، دانشجوی دکتری

"کارگاه فوق‌العاده بود! آمادگی برای دکتری من." - Afdhol Dzikri، دانشجوی دکتری آینده

"کارگاه الهام‌بخش بود. توسط متخصصان تدریس شد. برای کسانی که می‌خواهند YOLOv8 را عمیق‌تر یاد بگیرند، به شدت توصیه می‌شود." - Ryanda Narlan، علاقه‌مند به هوش مصنوعی

به انقلاب بینایی هوش مصنوعی بپیوندید

پس منتظر چه هستید؟ این فرصت را از دست ندهید تا بخشی از یک دوره تخصصی پیشگام باشید که مسیر هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر شما را متحول خواهد کرد. بیایید با هم بینایی هوش مصنوعی را ارتقا دهیم! همین حالا در این دوره تخصصی ثبت نام کنید!

سلب مسئولیت: افزایش عملکرد شما ممکن است کمی بالاتر یا پایین‌تر از ما باشد. نگران نباشید، این موضوع عمدتاً تحت تأثیر ویژگی‌های مجموعه داده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

مقدمه: فرمت مقادیر mAP Introduction: mAP Values Format

هایپرپارامتر اندازه تصویر YOLOv8 YOLOv8 Image Size Hyperparameter

تاثیر هایپرپارامتر اندازه تصویر بر دقت The Effect of Image Size Hyperparameter on Accuracy
تاثیر هایپرپارامتر اندازه تصویر بر سرعت The Effect of Image Size Hyperparameter on Speed

دقت نیمه YOLOv8 YOLOv8 Half Precision

تاثیر دقت نیمه بر دقت The Effect of Half Precision on Accuracy
تاثیر دقت نیمه بر سرعت The Effect of Half Precision on Speed

بهینه‌سازی TensorRT (حالت GPU) TensorRT Optimization (GPU Mode)

بهینه‌سازی مدل YOLOv8 با TensorRT Optimizing YOLOv8 Model with TensorRT
مقایسه عملکرد مدل YOLOv8 و TensorRT Performance Comparison of YOLOv8 and TensorRT Model

کوانتیزاسیون OpenVINO (حالت CPU) OpenVINO Quantization (CPU Mode)

بهینه‌سازی مدل YOLOv8 با کوانتیزاسیون OpenVINO Optimizing YOLOv8 Model with OpenVINO Quantization
مقایسه عملکرد مدل YOLOv8 و کوانتیزاسیون OpenVINO Performance Comparison of YOLOv8 and OpenVINO Quantization Model

تغییرات معماری YOLOv8 (تا +۲۱ mAP) YOLOv8 Architecture Modifications (up to +21 mAP)

توضیحات تفصیلی معماری YOLOv8 YOLOv8 Architecture Detailed Explanation
(اشیاء کوچک) تغییر معماری YOLOv8 برای تشخیص اشیاء کوچک (Small Objects) Modifying YOLOv8 Architecture for Small Objects Detection
(اشیاء کوچک) آموزش مدل تغییر یافته (Small Objects) Train the Modified Model
(اشیاء کوچک) مقایسه عملکرد مدل اصلی و تغییر یافته YOLOv8 (Small Objects) Performance Comparison of Original and Modified YOLOv8 Model
(اشیاء متوسط) تغییر معماری YOLOv8 برای تشخیص اشیاء متوسط (Medium Objects) Modifying YOLOv8 Architecture for Medium Objects Detection
(اشیاء بزرگ) تغییر معماری YOLOv8 برای تشخیص اشیاء بزرگ (+۲۱ mAP) (Big Objects) Modifying YOLOv8 Architecture for Big Objects Detection (+21 mAP)
(اشیاء بزرگ) آموزش مدل تغییر یافته (Big Objects) Train the Modified Model
(اشیاء بزرگ) مقایسه عملکرد مدل اصلی و تغییر یافته YOLOv8 (Big Objects) Performance Comparison of Original and Modified YOLOv8 Model

تنظیم هایپرپارامترها Hyperparameter Tuning

توضیح هایپرپارامترها بخش ۱ Hyperparameter Explanation Part 1
توضیح هایپرپارامترها بخش ۲ Hyperparameter Explanation Part 2
آموزش مدل YOLOv8 با هایپرپارامتر پیش‌فرض Train the YOLOv8 Model with Default Hyperparameter
آموزش مدل YOLOv8 با هایپرپارامتر تنظیم شده Train the YOLOv8 Model with Tuned Hyperparameter

افزایش داده (Data Augmentation) Data Augmentation

توضیح افزایش داده بخش ۱ Data Augmentation Explanation Part 1
توضیح افزایش داده بخش ۲ Data Augmentation Explanation Part 2
آموزش مدل YOLOv8 با افزایش داده پیش‌فرض Train the YOLOv8 Model with Default Data Augmentation
آموزش مدل YOLOv8 با افزایش داده توصیه شده Train the YOLOv8 Model with Recommended Data Augmentation

راه حل نهایی: ترکیب (۴ برابر سریع‌تر) The Ultimate Solution: Combination (Speed 4x Faster)

ترکیب تغییر معماری YOLOv8 با TensorRT YOLOv8 Architecture Modification Combined with TensorRT

افزودن داده بیشتر به صورت نیمه خودکار با استفاده از برچسب‌زنی کاذب (Pseudo-Labeling) Adding More Data Semi-Automatically using Pseudo-Labeling

برچسب‌زنی کاذب (Pseudo-Labeling) Pseudo-Labeling
آموزش با بخش کوچکی از مجموعه داده Training with a Small Part of Dataset
حاشیه نویسی خودکار Automatic Annotation
آموزش با تمام داده‌ها Training with All Data

پایه: درک یادگیری عمیق BASIC: Understanding Deep Learning

درک یادگیری عمیق Understanding Deep Learning
نحوه کار شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) How Convolutional Neural Networks (CNN) works
خلاصه شبکه‌های عصبی کانولوشنال Convolutional Neural Networks Summary

جعبه‌های مرزی جهت‌دار YOLOv8 YOLOv8 Oriented Bounding Boxes

جعبه‌های مرزی جهت‌دار YOLOv8 YOLOv8 Oriented Bounding Boxes
حاشیه نویسی OBB با استفاده از Roboflow OBB Annotation using Roboflow
آموزش مدل OBB YOLOv8 Train the YOLOv8 OBB Model
تشخیص خودرو Car Detection
اندازه‌گیری دقت با استفاده از میانگین دقت متوسط (Mean Average Precision) Accuracy Measurement using Mean Average Precision

برای ارسال نظر ثبت نام کنید.

آموزش کارگاه تخصصی بهبود عملکرد YOLOv8 - آخرین آپدیت

دانلود YOLOv8 Performance Improvement Masterclass

بهبود عملکرد YOLOv8 با OpenVINO، TensorRT و تکنیک‌های پیشرفته

چرا این دوره؟

مزایای دوره تخصصی بهبود عملکرد YOLOv8

افزایش سرعت و دقت

تکنیک‌های پیشرفته

پروژه‌های عملی

بینش متخصصان

چرا در این دوره شرکت کنید؟

پیشرفت شغلی

اتمام سریع‌تر تحصیل

انتشار در ژورنال‌های معتبر

تاثیرگذاری واقعی

جامعه انحصاری

پیش‌نیازها

مباحث کلیدی دوره

نظرات شرکت‌کنندگان

به انقلاب بینایی هوش مصنوعی بپیوندید

مقدمه Introduction

مقدمه: فرمت مقادیر mAP Introduction: mAP Values Format

هایپرپارامتر اندازه تصویر YOLOv8 YOLOv8 Image Size Hyperparameter

تاثیر هایپرپارامتر اندازه تصویر بر دقت The Effect of Image Size Hyperparameter on Accuracy

تاثیر هایپرپارامتر اندازه تصویر بر سرعت The Effect of Image Size Hyperparameter on Speed

دقت نیمه YOLOv8 YOLOv8 Half Precision

تاثیر دقت نیمه بر دقت The Effect of Half Precision on Accuracy

تاثیر دقت نیمه بر سرعت The Effect of Half Precision on Speed

بهینه‌سازی TensorRT (حالت GPU) TensorRT Optimization (GPU Mode)

بهینه‌سازی مدل YOLOv8 با TensorRT Optimizing YOLOv8 Model with TensorRT

مقایسه عملکرد مدل YOLOv8 و TensorRT Performance Comparison of YOLOv8 and TensorRT Model

کوانتیزاسیون OpenVINO (حالت CPU) OpenVINO Quantization (CPU Mode)

بهینه‌سازی مدل YOLOv8 با کوانتیزاسیون OpenVINO Optimizing YOLOv8 Model with OpenVINO Quantization

مقایسه عملکرد مدل YOLOv8 و کوانتیزاسیون OpenVINO Performance Comparison of YOLOv8 and OpenVINO Quantization Model

تغییرات معماری YOLOv8 (تا +۲۱ mAP) YOLOv8 Architecture Modifications (up to +21 mAP)

توضیحات تفصیلی معماری YOLOv8 YOLOv8 Architecture Detailed Explanation

(اشیاء کوچک) تغییر معماری YOLOv8 برای تشخیص اشیاء کوچک (Small Objects) Modifying YOLOv8 Architecture for Small Objects Detection

(اشیاء کوچک) آموزش مدل تغییر یافته (Small Objects) Train the Modified Model

(اشیاء کوچک) مقایسه عملکرد مدل اصلی و تغییر یافته YOLOv8 (Small Objects) Performance Comparison of Original and Modified YOLOv8 Model

(اشیاء متوسط) تغییر معماری YOLOv8 برای تشخیص اشیاء متوسط (Medium Objects) Modifying YOLOv8 Architecture for Medium Objects Detection

(اشیاء بزرگ) تغییر معماری YOLOv8 برای تشخیص اشیاء بزرگ (+۲۱ mAP) (Big Objects) Modifying YOLOv8 Architecture for Big Objects Detection (+21 mAP)

(اشیاء بزرگ) آموزش مدل تغییر یافته (Big Objects) Train the Modified Model

(اشیاء بزرگ) مقایسه عملکرد مدل اصلی و تغییر یافته YOLOv8 (Big Objects) Performance Comparison of Original and Modified YOLOv8 Model

تنظیم هایپرپارامترها Hyperparameter Tuning

توضیح هایپرپارامترها بخش ۱ Hyperparameter Explanation Part 1

توضیح هایپرپارامترها بخش ۲ Hyperparameter Explanation Part 2

آموزش مدل YOLOv8 با هایپرپارامتر پیش‌فرض Train the YOLOv8 Model with Default Hyperparameter

آموزش مدل YOLOv8 با هایپرپارامتر تنظیم شده Train the YOLOv8 Model with Tuned Hyperparameter

افزایش داده (Data Augmentation) Data Augmentation

توضیح افزایش داده بخش ۱ Data Augmentation Explanation Part 1

توضیح افزایش داده بخش ۲ Data Augmentation Explanation Part 2

آموزش مدل YOLOv8 با افزایش داده پیش‌فرض Train the YOLOv8 Model with Default Data Augmentation

آموزش مدل YOLOv8 با افزایش داده توصیه شده Train the YOLOv8 Model with Recommended Data Augmentation

راه حل نهایی: ترکیب (۴ برابر سریع‌تر) The Ultimate Solution: Combination (Speed 4x Faster)

ترکیب تغییر معماری YOLOv8 با TensorRT YOLOv8 Architecture Modification Combined with TensorRT

افزودن داده بیشتر به صورت نیمه خودکار با استفاده از برچسب‌زنی کاذب (Pseudo-Labeling) Adding More Data Semi-Automatically using Pseudo-Labeling

برچسب‌زنی کاذب (Pseudo-Labeling) Pseudo-Labeling

آموزش با بخش کوچکی از مجموعه داده Training with a Small Part of Dataset

حاشیه نویسی خودکار Automatic Annotation

آموزش با تمام داده‌ها Training with All Data

پایه: درک یادگیری عمیق BASIC: Understanding Deep Learning

درک یادگیری عمیق Understanding Deep Learning

نحوه کار شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) How Convolutional Neural Networks (CNN) works

خلاصه شبکه‌های عصبی کانولوشنال Convolutional Neural Networks Summary

جعبه‌های مرزی جهت‌دار YOLOv8 YOLOv8 Oriented Bounding Boxes

جعبه‌های مرزی جهت‌دار YOLOv8 YOLOv8 Oriented Bounding Boxes

حاشیه نویسی OBB با استفاده از Roboflow OBB Annotation using Roboflow

آموزش مدل OBB YOLOv8 Train the YOLOv8 OBB Model

تشخیص خودرو Car Detection

اندازه‌گیری دقت با استفاده از میانگین دقت متوسط (Mean Average Precision) Accuracy Measurement using Mean Average Precision

نمایش نظرات

https://donyad.com/d/826362