Programa del Curso
Introducción
Descripción general de las características y la arquitectura de los modelos preentrenados de YOLO
- El algoritmo YOLO
- Algoritmos basados en regresión para la detección de objetos
- ¿En qué se diferencia YOLO de RCNN?
Utilización de la variante YOLO adecuada
- Características y arquitectura de YOLOv1-v2
- Características y arquitectura de YOLOv3-v4
Instalación y configuración del IDE para implementaciones de YOLO
- La implementación de la Darknet
- Las implementaciones de PyTorch y Keras
- Ejecución de OpenCV y NumPy
Descripción general de la detección de objetos mediante modelos preentrenados de YOLO
Creación y personalización de Python aplicaciones de línea de comandos
- Etiquetado de imágenes mediante el marco YOLO
- Clasificación de imágenes basada en un conjunto de datos
Detección de objetos en imágenes con implementaciones de YOLO
- ¿Cómo funcionan los cuadros delimitadores?
- ¿Qué tan preciso es YOLO para la segmentación de instancias?
- Análisis de los argumentos de la línea de comandos
Extracción de las etiquetas, coordenadas y dimensiones de la clase YOLO
Visualización de las imágenes resultantes
Detección de objetos en secuencias de vídeo con implementaciones de YOLO
- ¿En qué se diferencia del procesamiento básico de imágenes?
Entrenamiento y prueba de las implementaciones de YOLO en un marco
Solución de problemas y depuración
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación 3.x
- Conocimientos básicos de cualquier Python IDE
- Experiencia con Python argparse y argumentos de línea de comandos
- Comprensión de librerías de visión artificial y aprendizaje automático
- Comprensión de los algoritmos fundamentales de detección de objetos
Audiencia
- Desarrolladores de backend
- Científicos de datos
Testimonios (3)
Ejemplos y ejercicios
Kamil
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Traducción Automática
Trainer was very knowlegable and very open to feedback on what pace to go through the content and the topics we covered. I gained alot from the training and feel like I now have a good grasp of image manipulation and some techniques for building a good training set for an image classification problem.
Anthea King - WesCEF
Curso - Computer Vision with Python
I genuinely enjoyed the hands-on approach.