YOLO-NAS 物件偵測和追蹤的終極課程

Contents

YOLO-NAS、訓練自定義資料集、物件偵測、分割追蹤、真實世界 12+ 專案、Streamlit 應用程式

從這 13.5 小時的課程，你會學到

YOLO-NAS：一種新的目標偵測基礎模型
YOLO-NAS 的新功能 | YOLO-NAS 是物件偵測的未來嗎？
如何運行 YOLO-NAS 程式進行目標偵測
尋找合適的資料集
數據註釋/標籤/自動資訊集分割
如何在自定義資訊集、遷移學習上訓練/微調 YOLO-NAS
使用 YOLO-NAS 進行多物件追蹤
使用 YOLO-NAS 進行坑洞偵測
使用 YOLO-NAS 偵測個人防護裝備 (PPE)
使用網路攝影鏡頭和導出模型進行實時自定義物件偵測（PPE 偵測）
使用 YOLO-NAS 和 SORT 物件追蹤進行車輛計數（進入和離開）
使用 YOLO-NAS 進行實時手語字母偵測
使用 YOLO-NAS 進行實時口罩偵測
使用 YOLO-NAS 進行火災偵測
使用 YOLO-NAS 和 SORT 物件追蹤進行車輛計數
使用 YOLO-NAS 和 SORT 物件追蹤的人數統計器
使用 YOLO-NAS 進行隱私模糊
使用 YOLO-NAS 進行車牌偵測和識別
使用 YOLO-NAS 和排序演算法在生產線上對塑料瓶進行計數
使用 YOLO-NAS 的真實世界 12 個以上專案：釋放 YOLO-NAS 的力量
使用 YOLO-NAS 和 ChatGPT 進行 Streamlit 應用程式
使用 Python 和 Streamlit 創建 ChatGPT 文章生成器
使用 YOLO-NAS 進行食譜偵測
使用 YOLO-NAS 和 ChatGPT 創建 Streamlit 應用程式來生成食譜
Segment Anything 模型介紹
YOLO-NAS + SAM：使用 YOLO-NAS 和 Segment Anything 模型進行圖像分割

要求

有 Python 程式經驗是個優勢，但不是必需
筆記本電腦/個人電腦

課程說明

歡迎來到 YOLO-NAS：通過實踐專案、應用程式和 Web 應用程式開發進行物件偵測和追蹤的終極課程。 YOLO-NAS 是使用神經架構搜索（NAS）技術開發的下一代目標偵測模型。

本課程涵蓋的主題：

YOLO-NAS簡介
YOLO-NAS：新的 YOLO 目標偵測模型擊敗 YOLOv6 和 YOLOv8
YOLO-NAS 的新功能 | YOLO-NAS 是物體檢測的未來嗎？
Windows 中的 YOLO-NAS 目標偵測
圖像上的物件偵測
視訊上的物件偵測
使用 YOLO-NAS 對實時網路攝影鏡頭進行物件偵測
在 Google Colab 中運行 YOLO-NAS 模型
如何找到資料集
資料註釋/標籤/自動資料集分割
如何使用自定義資料集、遷移學習來訓練 YOLO-NAS
使用 YOLO-NAS 進行坑洞偵測
使用 YOLO-NAS 檢測個人防護裝備 (PPE)
使用網路攝影鏡和導出模型進行實時自定義物件偵測（PPE 偵測）
多目標追蹤簡介
使用 YOLO-NAS 和 SORT 進行物件追蹤
使用 YOLO-NAS 和 SORT 物件追蹤進行車輛計數（進入和離開）
使用 YOLO-NAS 進行實時手語字母檢測
使用 YOLO-NAS 進行實時口罩檢測
使用 YOLO-NAS 進行火災檢測
使用 YOLO-NAS 和 SORT 物件追蹤行汽車計數
使用 YOLO-NAS 和 SORT 物件追蹤的人數統計器
使用 YOLO-NAS 在生產線上對塑料瓶進行計數
使用 YOLO-NAS 自動車牌識別
使用 YOLO-NAS 進行隱私模糊
使用 YOLO-NAS 和 ChatGPT 進行 Streamlit 應用程式
使用 Python 和 Streamlit 創建 ChatGPT 文章生成器
使用 YOLO-NAS 進行蔬菜偵測
使用 YOLO-NAS 和 ChatGPT 創建 Streamlit 應用程式來生成食譜
Segment Anything 模型介紹
YOLO-NAS + SAM：使用 YOLO-NAS 和 Segment Anything 模型進行圖像分割

目標受眾

獻給所有對電腦視覺感興趣的人
適合所有學習電腦視覺並想了解如何使用 YOLO 進行物件偵測的人
致每一個想要學習最新 YOLO-NAS 版本的人
使用電腦視覺建構深度學習應用程式
使用電腦視覺建構 Web 應用程式

講師簡介

Muhammad Moin 講師

機器學習 | 電腦視覺工程師，擁有3年以上人工智慧產品開發經驗。我研究過最先進的物件偵測和追蹤演算法，包括我在不同專案中審查和實現的追蹤中的 YOLOv8、YOLOv7、YOLOR、YOLOv4、SORT、DeepSORT 和 ByteTrack。我還擁有經典和傳統機器學習演算法的實踐經驗。我還在不同的專案中回顧並實施了最先進的深度學習演算法，其中包括 VGG16、ResNet50、GoogLeNet、MobileNet。我還擁有自然語言和時間序列預測方面的專業知識，並為不同的客戶完成了大量專案。我使用最先進的時間序列預測模型創建了一個實時股票價格預測 Web 應用程式。我也在 AWS 伺服器、Google Cloud 和 Heroku 上完成了部署。

英文字幕：有

想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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