کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش تشخیص چهره و تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7

Facial Recognition And Emotion Detection Using YOLOv7 Course

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: یادگیری تشخیص چهره و تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 با استفاده از Roboflow و Google Colab Facial Recognition and Emotion Detection با استفاده از دوره YOLOv7 درک نحوه ادغام Roboflow در گردش کار پروژه، استفاده از ویژگی های آن برای مدیریت کارآمد مجموعه داده، افزایش و بهینه سازی برای فرآیند بات Explore جمع‌آوری و پیش پردازش مجموعه‌های داده برای تشخیص چهره و تشخیص احساسات، حصول اطمینان از بهینه‌سازی داده‌ها برای آموزش غواصی YO در فرآیند حاشیه‌نویسی، علامت‌گذاری ویژگی‌های چهره روی تصاویر برای تشخیص و برچسب‌گذاری احساسات برای تشخیص. آموزش مدل های YOLOv7 برای دقیق و پیش نیازها: درک اولیه مفاهیم یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر. دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال به اینترنت.

عنوان دوره: آموزش تشخیص چهره و تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7: دوره با استفاده از Roboflow و Google Colab

شرح دوره:

به دوره فراگیر "یادگیری تشخیص چهره و تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7: دوره با استفاده از Roboflow و Google Colab" خوش آمدید. در این دوره جامع، شما سفری را آغاز خواهید کرد تا در دو کاربرد پیشرفته بینایی رایانه تسلط پیدا کنید: تشخیص چهره و تشخیص احساسات. با استفاده از الگوریتم قدرتمند YOLOv7 و استفاده از قابلیت‌های Roboflow برای مدیریت کارآمد مجموعه داده، همراه با Google Colab برای آموزش مدل‌های مبتنی بر ابر، تجربه عملی در پیاده‌سازی این فناوری‌ها در سناریوهای دنیای واقعی به دست خواهید آورد.

آنچه خواهید آموخت:

  1. مقدمه ای بر تشخیص چهره و تشخیص احساسات:

    • اهمیت تشخیص چهره و تشخیص احساسات را در برنامه‌های بینایی رایانه و موارد استفاده در دنیای واقعی آن‌ها درک کنید.

  2. تنظیم محیط پروژه:

    • با نحوه تنظیم محیط پروژه، از جمله نصب ابزارها و کتابخانه های لازم برای اجرای YOLOv7 برای تشخیص چهره و تشخیص احساسات آشنا شوید.

  3. جمع آوری داده ها و پیش پردازش:

    • فرآیند جمع‌آوری و پیش‌پردازش مجموعه‌های داده برای تشخیص چهره و تشخیص احساسات را کاوش کنید و مطمئن شوید که داده‌ها برای آموزش مدل YOLOv7 بهینه شده‌اند.

  4. حاشیه نویسی تصاویر چهره و برچسب های احساسی:

    • در فرآیند حاشیه نویسی غوطه ور شوید، ویژگی های صورت را روی تصاویر برای تشخیص علامت گذاری کنید و احساسات را برای تشخیص برچسب گذاری کنید. مدل‌های YOLOv7 را برای عملکرد دقیق و قوی آموزش دهید.

  5. ادغام با Roboflow:

    • با نحوه ادغام Roboflow در گردش کار پروژه، استفاده از ویژگی‌های آن برای مدیریت کارآمد مجموعه داده، افزایش و بهینه‌سازی برای تشخیص چهره و تشخیص احساسات آشنا شوید.

  6. مدل های آموزش YOLOv7:

    • جریان کار آموزشی سرتاسر YOLOv7 را با استفاده از مجموعه داده های حاشیه نویسی شده و از پیش پردازش شده، تنظیم پارامترها و نظارت بر عملکرد مدل برای هر دو برنامه کاوش کنید.

  7. ارزیابی مدل و تنظیم دقیق:

    • تکنیک‌هایی را برای ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده، تنظیم دقیق پارامترها برای عملکرد بهینه، و اطمینان از تشخیص قوی چهره و تشخیص احساسات بیاموزید.

  8. استقرار مدل ها:

    • با نحوه استقرار مدل‌های آموزش‌دیده YOLOv7 برای برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی آشنا شوید و آنها را برای ادغام در سناریوهای مختلف مانند سیستم‌های امنیتی یا تعامل انسان و رایانه آماده کنید.

  9. ملاحظات اخلاقی در بینش رایانه:

    • در بحث در مورد ملاحظات اخلاقی در بینایی رایانه، تمرکز بر حریم خصوصی، رضایت، و استفاده مسئولانه از داده‌های بیومتریک در تشخیص چهره و تشخیص احساسات شرکت کنید.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر تشخیص چهره و تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 Introduction To Facial Recognition And Emotion Detection Using YOLOv7 Course

  • مقدمه ای بر پروژه YOLOv7 تشخیص چهره Introduction To Facial Recognition YOLOv7 Project

  • مقدمه ای بر پروژه YOLOv7 تشخیص چهره Introduction To Facial Recognition YOLOv7 Project

  • مقدمه ای بر پروژه YOLOv7 تشخیص چهره Introduction To Facial Recognition YOLOv7 Project

  • ایجاد حساب ROBOFLOW ROBOFLOW ACCOUNT CREATION

  • ایجاد حساب ROBOFLOW ROBOFLOW ACCOUNT CREATION

  • ایجاد حساب ROBOFLOW ROBOFLOW ACCOUNT CREATION

  • ایجاد مجموعه داده با استفاده از ویدئوها و تصاویر DATASET CREATION USING VIDEOS AND IMAGES

  • ایجاد مجموعه داده با استفاده از ویدئوها و تصاویر DATASET CREATION USING VIDEOS AND IMAGES

  • 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

  • حاشیه نویسی و برچسب گذاری برای مجموعه داده ANNOTATION AND LABELLING FOR DATASET

  • حاشیه نویسی و برچسب گذاری برای مجموعه داده ANNOTATION AND LABELLING FOR DATASET

  • آموزش مدل YOLOv7 TRAINING THE MODEL YOLOv7

  • آموزش مدل YOLOv7 TRAINING THE MODEL YOLOv7

  • آموزش مدل YOLOv7 TRAINING THE MODEL YOLOv7

  • مدل آموزش دیده YOLOv7 را تأیید کنید VALIDATE THE TRAINED YOLOv7 MODEL

  • مدل آموزش دیده YOLOv7 را تأیید کنید VALIDATE THE TRAINED YOLOv7 MODEL

  • مدل آموزش دیده YOLOv7 را تأیید کنید VALIDATE THE TRAINED YOLOv7 MODEL

  • اجرای پروژه با استفاده از PYCHARM IDE PROJECT EXECUTION USING PYCHARM IDE

  • اجرای پروژه با استفاده از PYCHARM IDE PROJECT EXECUTION USING PYCHARM IDE

  • اجرای پروژه با استفاده از PYCHARM IDE PROJECT EXECUTION USING PYCHARM IDE

مقدمه ای بر تشخیص چهره و تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 Introduction To Facial Recognition And Emotion Detection Using YOLOv7 Course

مقدمه ای بر تشخیص چهره و تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 Introduction To Facial Recognition And Emotion Detection Using YOLOv7 Course

مقدمه ای بر تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 INTRODUCTION TO Emotion Detection Using YOLOv7 Course

  • مقدمه ای برای تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 INTRO TO Emotion Detection Using YOLOv7 Course

  • مقدمه ای برای تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 INTRO TO Emotion Detection Using YOLOv7 Course

  • مقدمه ای برای تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 INTRO TO Emotion Detection Using YOLOv7 Course

  • ایجاد حساب ACCOUNT CREATION

  • ایجاد حساب ACCOUNT CREATION

  • ایجاد حساب ACCOUNT CREATION

  • ایجاد مجموعه داده برای تشخیص احساسات DATASET CREATION FOR EMOTION DETECTION

  • ایجاد مجموعه داده برای تشخیص احساسات DATASET CREATION FOR EMOTION DETECTION

  • ایجاد مجموعه داده برای تشخیص احساسات DATASET CREATION FOR EMOTION DETECTION

  • حاشیه نویسی و برچسب گذاری برای مجموعه داده ANNOTATION AND LABELLING FOR DATASET

  • حاشیه نویسی و برچسب گذاری برای مجموعه داده ANNOTATION AND LABELLING FOR DATASET

  • 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

  • مجموعه داده های آموزشی با مدل YOLOv7 TRAINING DATASET WITH YOLOv7 MODEL

  • مجموعه داده های آموزشی با مدل YOLOv7 TRAINING DATASET WITH YOLOv7 MODEL

  • مدل YOLOv7 آموزش دیده را تأیید کنید VALIDATE TRAINED YOLOv7 MODEL

  • مدل YOLOv7 آموزش دیده را تأیید کنید VALIDATE TRAINED YOLOv7 MODEL

  • مدل YOLOv7 آموزش دیده را تأیید کنید VALIDATE TRAINED YOLOv7 MODEL

  • اجرای پروژه در PYCHARM IDE PROJECT EXECUTION IN PYCHARM IDE

  • اجرای پروژه در PYCHARM IDE PROJECT EXECUTION IN PYCHARM IDE

  • اجرای پروژه در PYCHARM IDE PROJECT EXECUTION IN PYCHARM IDE

مقدمه ای بر تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 INTRODUCTION TO Emotion Detection Using YOLOv7 Course

مقدمه ای بر تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7 INTRODUCTION TO Emotion Detection Using YOLOv7 Course

نحوه تولید مدل PYTORCH PT در GOOGLE COLAB HOW TO GENERATE PYTORCH PT MODEL IN GOOGLE COLAB

  • معرفی GOOGLE COLAB INTRO TO GOOGLE COLAB

  • معرفی GOOGLE COLAB INTRO TO GOOGLE COLAB

  • معرفی GOOGLE COLAB INTRO TO GOOGLE COLAB

  • وارد کردن پروژه در GOOGLE COLAB IMPORT PROJECT IN GOOGLE COLAB

  • وارد کردن پروژه در GOOGLE COLAB IMPORT PROJECT IN GOOGLE COLAB

  • وارد کردن پروژه در GOOGLE COLAB IMPORT PROJECT IN GOOGLE COLAB

  • آموزش مدل YOLOV7 در GOOGLE COLAB TRAINING THE YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB

  • آموزش مدل YOLOV7 در GOOGLE COLAB TRAINING THE YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB

  • آموزش مدل YOLOV7 در GOOGLE COLAB TRAINING THE YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB

  • مدل YOLOV7 آموزش دیده را در GOOGLE COLAB تأیید کنید VALIDATE TRAINED YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB

  • مدل YOLOV7 آموزش دیده را در GOOGLE COLAB تأیید کنید VALIDATE TRAINED YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB

  • مدل YOLOV7 آموزش دیده را در GOOGLE COLAB تأیید کنید VALIDATE TRAINED YOLOV7 MODEL IN GOOGLE COLAB

  • دانلود مدل YOLOV7 DOWNLOAD YOLOV7 MODEL

  • دانلود مدل YOLOV7 DOWNLOAD YOLOV7 MODEL

  • دانلود مدل YOLOV7 DOWNLOAD YOLOV7 MODEL

نحوه تولید مدل PYTORCH PT در GOOGLE COLAB HOW TO GENERATE PYTORCH PT MODEL IN GOOGLE COLAB

نحوه تولید مدل PYTORCH PT در GOOGLE COLAB HOW TO GENERATE PYTORCH PT MODEL IN GOOGLE COLAB

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش تشخیص چهره و تشخیص احساسات با استفاده از دوره YOLOv7
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
1 hour
19
Udemy (یودمی) udemy-small
21 دی 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
2,001
4.5 از 5
ندارد
ندارد
ندارد

https://donyad.com/d/3649f4

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

آموزش گواهینامه AWS شوید - Solutions Architect Associate 2018

آموزش گواهینامه AWS شوید - Solutions Architect Associate 2018

Become AWS Certified - Solutions Architect Associate 2018

هر چیزی که برای قبولی در آزمون معمار راه حل های AWS نیاز دارید. سخنرانی ها، دموها، و راهنمای آزمایشگاه و بیشتر!

آموزش آزمون گواهینامه جاوا اسکریپت JSE-40-01 - آماده سازی

آموزش آزمون گواهینامه جاوا اسکریپت JSE-40-01 - آماده سازی

JavaScript Certification Exam JSE-40-01 - Preparation

در سال 2023 برای جاوا اسکریپت گواهی دریافت کنید! برای امتحان گواهینامه جاوا اسکریپت JSE-40-01 با 6 تست تمرینی آماده شوید

آموزش تست نفوذ برای گواهی eJPT

آموزش تست نفوذ برای گواهی eJPT

Penetration Testing for the eJPT Certification

مربیگری آزمون گواهی eJPT

آموزش گواهی توسعه وب

آموزش گواهی توسعه وب

WEB DEVELOPMENT CERTIFICATION

مبانی توسعه وب

ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN 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.