運用 Python 做目標追蹤、偵測、車速和姿態估計

使用 Python 進行視訊目標追蹤、車輛速度估計、目標偵測、目標區隔和姿態估計。

從這 4 小時的課程，你會學到

使用 Python 進行視訊目標追蹤
使用 Python 進行車輛速度估計
使用 Python 進行姿態估計和關鍵點檢測
使用 Python 在自訂資料集上進行目標區隔
使用 Python 在自訂資料集上進行目標偵測
使用 Python 和 YOLOv8 進行目標分類
使用 ByteTrack 和 BotSort 追蹤演算法進行目標追蹤
使用 Python 進行 YOLOv8 車輛視訊實例區隔
使用 Python 進行 YOLOv8 足球運動員影片目標檢測
即時測試、訓練與部署 YOLOv8 模型

要求

要開始使用 Google Colab 編寫 Python 程式碼，需要一個 Google Gmail 帳戶。
無需任何電腦視覺和深度學習的先驗知識。所有內容都將透過實踐培訓進行講解。

課程說明

開啟一段探索電腦視覺和深度學習的奇妙之旅吧！我們精心設計的綜合課程將幫助您掌握使用 Python 進行視訊目標追蹤、車輛速度估計、目標偵測、目標區隔和姿態估計等任務的技能。本課程理論與實踐結合，讓您掌握建構複雜系統所需的知識，從而解讀和理解我們周圍世界的視覺訊息。無論您是初學者還是希望精進技能，本課程都將助您在充滿活力的電腦視覺和深度學習領域中脫穎而出。接下來，我們將簡要介紹您將在本課程中學習到的電腦視覺和深度學習任務…

使用 Python 進行目標追蹤：• 在影片分析領域，目標追蹤是一項至關重要的任務，它不僅能辨識畫面中目標的位置和類別，還能為影片中偵測到的每個目標維護一個唯一的 ID。它涉及識別和監控特定目標隨時間推移的運動和行為，尤其是在動態或複雜的環境中。對於目標跟踪，您將使用兩種著名的目標追蹤演算法：
- BotSort：BotSort 演算法結合了特徵提取、聚類和追蹤等多種技術，用於識別和追蹤視訊幀或序列中的目標。
- ByteTrack：ByteTrack 利用最先進的深度學習架構和最佳化技術，在保持穩健性和準確性的同時，有效率地追蹤影片序列中的目標。
使用 Python 進行車輛速度估計：速度估計是指計算物體在給定環境中的運動速率，常用於電腦視覺應用。借助 Ultralytics YOLOv8，您可以利用物體追蹤以及距離和時間數據來計算物體的速度，這對於交通和監控等任務至關重要。速度估計的準確性直接影響各種應用的效率和可靠性，使其成為智慧系統和即時決策流程發展的關鍵組成部分。
使用 Python 進行姿態估計：姿態估計是一項識別影像中特定點（通常稱為關鍵點）位置的任務。關鍵點可以代表物體的各個部分，例如關節、地標或其他顯著特徵。關鍵點的位置通常表示為一組二維 [x, y] 或三維 [x, y, 可見] 座標。姿態估計模型的輸出是一組點，這些點代表影像中物體的關鍵點，通常還包含每個點的置信度分數。當您需要識別場景中物體的特定部分及其相互位置關係時，姿態估計是一個很好的選擇。
自訂資料集上的目標區隔：目標區隔是電腦視覺領域的任務，旨在偵測和區隔像素層級的單一目標。實例區隔比目標偵測更進一步，它不僅識別單一目標，還將其從影像區域的其餘部分區隔出來。實例分割模型的輸出是一組遮罩或輪廓，用於勾勒影像中的每個目標，並為每個目標提供類別標籤和置信度分數。當您不僅需要知道目標在影像中的位置，還需要知道它們的精確形狀時，實例區隔非常有用。
自訂資料集上的目標偵測：目標偵測是一項電腦視覺任務，旨在識別影像或視訊串流中目標的位置和類別。目標偵測器的輸出是一組包圍影像中目標的邊界框，以及每個邊界框的類別標籤和置信度分數。當您需要識別場景中感興趣的目標，但不需要知道目標的確切位置或形狀時，目標偵測是一個不錯的選擇。
物件分類：物件分類是電腦視覺領域的一項任務，它將整幅影像分類到一組預先定義的類別中。影像分類器的輸出是一個類別標籤和一個置信度分數。當您只需要知道影像屬於哪個類別，而不需要知道該類別中的物體位於何處或它們的確切形狀時，影像分類非常有用。

參加本課程，您不僅能掌握視訊目標追蹤、車輛速度估計、目標偵測、目標區隔和姿態估計等豐富的實用技能，還能加入一個志同道合、充滿創新精神和追求成功的社群。不要錯過這個改變職涯、塑造科技未來的絕佳機會。迎接挑戰，立即報名，開啟您用 Python 成為電腦視覺領域領導者的旅程。

課堂見！

誰適合的這門課

本課程針對對電腦視覺和深度學習實際應用領域感興趣的各類受眾。
本課程非常適合希望提升電腦視覺和深度學習應用知識的學生和學者，課程內容涵蓋視訊目標追蹤、車輛速度估計、目標偵測、目標區隔和姿態估計等，並使用 Python 進行講解。

講師簡介

Mazhar Hussain 深度學習、電腦視覺、人工智慧和Python | 電腦科學講師

Mazhar Hussain 目前擔任深度學習和電腦視覺工程師。他擁有十餘年豐富的大學和線上教學經驗。他曾在知名期刊和會議上發表多篇深度學習研究論文。他致力於為學生提供全面的實踐培訓和強大的支持，所有課程均採用100%的實踐操作模式，透過循序漸進的問題導向學習、演示和示例進行教學。

Mazhar Hussain 目前在義大利卡塔尼亞大學教授電腦科學課程。此前，他已在巴基斯坦國立電腦與新興科學大學以及線上授課十年。他教授的課程包括：

人工智慧 (Artificial Intelligence，AI)
機器學習 (Machine Learning，ML)
深度學習 (Deep Learning，DL)
電腦視覺 (Computer Vision，CV)
資料科學 (Data Science，DS)
程式設計（Python、C++、Java）
資料庫，尤其精通 SQL Server、MySQL、Oracle 和 MS Access

Mazhar 擁有義大利卡塔尼亞大學電腦科學博士學位，專攻電腦視覺和深度學習。他熱衷於為學生傳授實用的知識和技能。他曾在微軟創新中心擔任開發人員，現在將他所學到的一切應用於幫助學生發現絕佳的職業機會。

他的使命是開發和推動人工智慧的發展。未來在於建構人工智慧及其應用，而不僅僅是使用、欣賞或討論人工智慧。現在是時候釋放人工智慧的全部潛力，用創新塑造世界了！

Mazhar 認為，課程應該教授與時俱進的實用技能，而不是浪費學生寶貴的時間。他的課程是目前最全面、講解最透徹的選擇。學習必須從基礎開始，逐步深入。他承諾，他的教學方法能夠實現指數級增長。

他相信每個人都有學習和取得卓越成就的潛力，並致力於幫助學生充分發揮他們的潛能。他非常樂意與您分享他的知識和經驗，並期待幫助您實現目標。

課程中見！

如有任何疑問，請隨時與他聯絡。他隨時樂意為您提供協助，將充滿熱情的學習者培養成技能嫻熟的專業人士。

AI & Computer Science School 使用 Python 學習人工智慧、深度學習和電腦視覺

願景：我們致力於幫助人們理解、開發和應用人工智慧 (AI)，讓每個人都能獲得世界級的 AI 教育。我們的使命是開發和推進 AI 的發展。未來在於建立 AI 及其應用，而不僅僅是使用、欣賞或討論 AI。現在是時候釋放 AI 的全部潛力，用創新塑造世界了！

人工智慧與電腦科學學院旨在為您提供在當今科技產業中取得成功所需的技能和知識。我們提供一系列前沿的電腦科學課程，涵蓋人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)、深度學習 (DL)、電腦視覺 (CV)、資料科學 (DS)、程式設計和資料庫等多個領域。我們的課程內容旨在滿足各個程度學生的需求，從初學者到高級學員均可參與。

透過學習我們的課程，您將深入了解最新的計算技術和商業應用。您將學習如何解決複雜問題，並透過實作練習和專案式學習來提升您的技術技能和通用技能。我們的課程由經驗豐富的行業專家授課，他們充滿教學熱情，致力於幫助您取得成功。

透過人工智慧與電腦科學學院，您將有機會掌握市場急需的電腦技能，提升您在科技產業的市場競爭力。我們專注於實踐操作，幫助您獲得真實的實務經驗，並磨練您的創新能力和創造力。無論您是希望提升職涯發展、轉型進入新的領域，還是只是想探索您對科技的熱情，我們都能為您提供所需的資源和支持，助您實現目標。

期待在課堂上與您相見！