學習使用 Python、OpenCV 訓練自訂物件偵測模型。使用 Streamlit 開發 Web 應用程式
從這 5.5 小時的課程，你會學到
- 使用自訂訓練資料集模型的基於 Python 的 YOLO 物件檢測。
- YOLO 客製化培訓
- YOLO V5 物體偵測
- 訓練多個物件
- Streamlit 的基本概念
- 使用 Python 開發 Web 應用程式
要求
- 良好的電腦配置（最好是 Windows）和熱衷於使用 Python 進行圖像和物件識別的世界
- 機器學習 Python 知識
- OpenCV 基礎知識
課程說明
歡迎來到“YOLO：Python 中的自訂物件偵測和 Web 應用程式”
物件偵測是電腦視覺最常用的應用，電腦/機器可以在影像中定位和分類物件。
在本課程中，我們特別使用YOLO（You Only Look Once）和強大且流行的統一目標偵測模型。 YOLO 使用神經網路提供即時目標偵測。該演算法因其速度和準確性而廣受歡迎。它已被用於各種應用中，以檢測交通號誌、人員、停車計時器和動物。
本課程分為兩半。前半部分涉及使用自訂資料集進行物件檢測，我們將在其中定位 20 類物件。在下半年，我們將創建一個網頁應用程式並為使用者提供圖形使用者介面體驗。不僅如此，我們還將在雲端平台中部署我們的模型。
現在讓我們來看看課程的主題
1. YOLO目標偵測理論介紹
- 在本節中，我將解釋物件偵測的歷史
- 目標偵測指標，如 IoU（並集交集）、精度、平均精度 (mAP) 等。
- 然後我們會看到YOLO背後的數學概念
- 我還將介紹 YOLO 在每個版本中的改進情況
之後，我們準備透過下載和安裝 Python 套件來為電腦準備 Python 編寫程式碼，並檢查一切是否安裝正常。
2. YOLO 模型的資料準備
在本節中，我們將把學到的一切付諸實踐。本節完全是實踐性的，我們將編寫 python 程式碼並使用 pandas 資料幀來準備資料。
- 收集資料時要遵循的經驗規則
- 用於物件偵測的標籤影像：這裡我們將使用LabelImg工具，這是一個開源工具來標記標籤。
- 解析 XML 檔案中的資料並擷取檔案名稱、大小、邊界框資訊（xmin、xmax、ymin、ymax）等資訊
- 處理 pandas dataframe 中的 XML 資料。然後分割圖像並保存train和test中各自的標籤資訊。
3. 訓練 YOLO v5 模型
4. 使用 Python 開發 Web 應用程式
這就是本快速課程目前包含的所有主題。本課程中使用的程式碼、圖像和權重已上傳並在資料夾中共用。我將在上一課或本課程的資源部分中提供下載它們的連結。你可以在專案中自由使用程式碼，無需提出任何問題。
此外，完成本課程後，你將獲得課程結業證書，這將為你的作品集增值。
目標受眾
想要從頭開始開發自訂物件偵測模型的初學者和專業人士。
講師簡介
G Sudheer 講師
我是 Sudheer，從事資料科學工作，擁有在資訊科技和服務業工作的豐富經驗。 擅長機器學習、深度學習、統計演算法。 我們主要致力於影像處理和自然語言處理應用。 我也在AWS、Google Cloud等雲端平台上成功部署了許多與資料科學相關的專案作為服務。
datascience Anywhere 工程師團隊
你好，
我們是由機器學習專家和人工智慧開發人員組成的團隊，共同努力推動人工智慧的發展。 當新課程發佈時，你將收到我們的來信、回答問答等。
我們在此幫助你保持資料科學和技術的尖端。
謝謝，
資料科學無所不在團隊
我們不僅僅是一家教育科技公司； 我們是你學習和成長之旅中忠實的合作夥伴。 我們的優秀工程師和開發人員團隊致力於打造創新的解決方案，使學習者能夠無縫地駕馭他們的教育道路。
憑藉著對卓越的熱情，我們照亮了教育領域，為各個年齡層的學習者提供了指路明燈。
在 Brightshine，我們明白完成課程不只是一個目標；更是一個目標。 這是你個人和職業生涯中的一個里程碑。 讓我們成為你的燈塔，提供堅定不移的支援和尖端技術，確保你不僅取得成功，而且在你的教育事業中閃閃發光。 與我們一起踏上這場啟發性的冒險之旅，讓教育與創新相遇，我們將共同重新定義學習的未來。
Brightshine：學習之光。
字幕：英文
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