訓練自訂資料集、物件偵測、姿勢估計、實例分割、影像分類、Cool Web 儀表板
從這 15 小時的課程，你會學到
- 如何從頭開始運行 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11 程式以在 10 分鐘內檢測 80 個物件類
- 如何使用自訂資料集安裝和訓練 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLO11 並使用網路攝影機對影像、視訊和即時執行物件偵測
- 物件偵測、實例分割、姿勢估計、影像分類、物件追蹤 + 真實世界專案
- 8個真實專案：各種車輛計數器網路應用程式、人數計數器、蹲坐計數器、天氣分類、葉病、牛計數器、X射線分類
- YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 架構及其實際運作原理
- 如何找到資料集
- 使用 LabelImg 進行資料註解/標記
- 自動資料集分割
- 如何使用自訂資料集、遷移學習和恢復訓練來訓練 YOLO v7、YOLO v8、YOLO v9、YOLO v10、YOLO11。
- 如何使用 TensorBoard 視覺化訓練效果
- 輕鬆理解深度學習的基礎理論以及卷積神經網路的工作原理
- 現實世界專案#1：使用 YOLOv7 和 YOLOv8 進行掩蔽檢測
- 現實世界專案#2：使用 YOLOv8 進行天氣影像/影片分類
- 現實世界專案#3：使用 YOLOv8 進行咖啡葉病分割
- 現實世界專案#4：基於 YOLOv7 姿勢估計的深蹲計數器
- 現實世界專案#5：使用 YOLOv9 + Streamlit 的各種車輛計數器和速度估計 Web 應用程式，帶有酷炫的儀表板
- 現實世界專案#6：使用 YOLOv10 + Bytetrack 的牛計數器
- 現實世界專案#7：使用 YOLO11 + Bytetrack 的人數計數器
- 現實世界專案#8：使用 YOLO11 進行 X 光影像分類
要求
- 程式設計經驗是一個優勢，但不是必要的
- Windows 筆記型電腦/PC，尤其是配備 Nvidia GPU 的筆記型電腦/PC
課程說明
歡迎來到 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11 深度學習課程，這是一門 5 課合一的課程。它們快速且非常準確。 YOLOv11 是 YOLO 的最新版本，而 YOLOv8 是最受歡迎的 YOLO 版本。
你將學到什麼：
- 如何從頭開始執行 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 程序，在 10 分鐘內檢測 80 種類型的物體。
- YOLO 從 YOLO v1 到 YOLO v8 的演變
- 根據我們的實驗，真實的效能比較是多少
- YOLO 相比其他深度學習模型有哪些優勢
- YOLOv7 和 YOLOv8 的新增功能
- 人工神經網路如何運作（神經元、感知器、前饋網路、隱藏層、全連接層等）
- 不同的激活函數及其工作原理（Sigmoid、tanh、ReLu、Leaky ReLu、Mish 和 SiLU）
- 卷積神經網路如何運作（卷積過程、池化層、扁平化等）
- 不同的電腦視覺問題（影像分類、物件定位、物件偵測、實例分割、語意分割）
- YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 架構詳細資訊
- 如何找到資料集
- 如何使用 LabelImg (貼標籤)進行資料標註
- 如何自動分割資料集
- 詳細的 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11 安裝步驟
- 在您自己的自訂資料集上訓練 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO 11
- 使用 Tensorboard 視覺化您的訓練結果
- 使用網路攝影機在影像、視訊和即時上測試經過訓練的 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 模型。
- YOLOv7新功能：姿態估計
- YOLOv7新特性：實例分割
- YOLOv8新特性：實例分割與物件追蹤
- YOLO11：物件偵測、物件追蹤、實例分割和影像分類
- 現實世界專案#1：使用 YOLOv7 和 YOLOv8 的穩健遮罩偵測器
- 現實世界專案#2：天氣 YOLOv8 分類應用
- 現實世界計畫#3：咖啡葉病分割應用
- 現實世界專案#4：YOLOv7 Squat Counter 應用程式
- 現實世界專案#5：使用 YOLOv9 + Streamlit 的各種車輛計數器和速度估計 Web 應用程式，帶有酷炫的儀表板
- 現實世界專案#6：使用 YOLOv10 + Bytetrack 的牛計數器
- 現實世界專案#7：使用 YOLOv11 + Bytetrack 的人數計數器
- 現實世界專案#8：使用 YOLO11 進行 X 光影像分類
目標受眾
- 想要快速掌握並在實際專案中應用 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 的專業人士
- 使用深度學習進行電腦視覺作為期末專案的大學生/研究生
- 任何有興趣學習深度學習以及如何應用它來解決電腦視覺問題的人
講師簡介
Dr. Priyanto Hidayatullah (Ph.D in AI) 人工智慧博士
你好。我叫 Priyanto Hidayatullah 。我在電腦視覺 (CV) 領域擁有 13 年以上的經驗，在人工智慧 (AI) 領域擁有 5 年以上的教學、研究和專案經驗。
我在印尼萬隆技術學院獲得人工智慧博士學位，並以優異的成績畢業（優等生）。我的論文是關於將人工智慧應用於電腦視覺問題。在我的論文中，我修改了 YOLO 架構，使其更快、更準確。我在我的專案和研究中使用 YOLO。所以 YOLO 是我的菜。
Stunning Vision AI Academy 提供人工智慧和電腦視覺的高品質教育
Stunning Vision AI Academy是一家提供人工智慧和電腦視覺領域高品質教育的公司。我們的總部位於印尼芝馬希。
我們的第一個產品是 Buku Sakti Deep Learning（《深度學習的魔力》一書）。這本硬拷貝書籍包含了深度學習的最基本理論，以及關於如何安裝、訓練和測試 YOLO 模型的非常簡單的教程。這本書我們賣了 1400 多本。
我們也推出了一些電子書。有 50 個 Judul Skripsi/Tesis 機器學習和深度學習。它包含 50 個機器學習和深度學習的論文主題。這本電子書擁有超過 3000 名讀者。
我們還推出了有關 YOLOv6 和 YOLOv7 的教程電子書。
字幕：英文
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