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Programa del Curso
Introducción a la detección de objetos
- Conceptos básicos de detección de objetos
- Aplicaciones de detección de objetos
- Métricas de rendimiento para modelos de detección de objetos
Descripción general de YOLOv7
- Instalación y configuración de YOLOv7
- Arquitectura y componentes de YOLOv7
- Ventajas de YOLOv7 sobre otros modelos de detección de objetos
- Variantes de YOLOv7 y sus diferencias
Proceso de entrenamiento YOLOv7
- Preparación y anotación de datos
- Modele el entrenamiento utilizando marcos de aprendizaje profundo populares (TensorFlow, PyTorch, etc.)
- Ajuste fino de modelos previamente entrenados para la detección de objetos personalizados
- Evaluación y ajuste para un rendimiento óptimo
Implementación de YOLOv7
- Implementación de YOLOv7 en Python
- Integración con OpenCV y otras librerías de visión artificial
- Implementación de YOLOv7 en dispositivos perimetrales y plataformas en la nube
Temas Avanzados
- Seguimiento multiobjeto con YOLOv7
- YOLOv7 para la detección de objetos en 3D
- YOLOv7 para la detección de objetos de vídeo
- Optimización de YOLOv7 para un rendimiento en tiempo real
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con Python programación
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de visión artificial
Audiencia
- Computer Ingenieros de visión
- Investigadores de aprendizaje automático
- Científicos de datos
- Desarrolladores de software
21 horas
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.
