YOLOv12 & YOLO26: ：自訂物件偵測、追蹤和 Web 應用程式 2026

建立自訂偵測、分割、姿態估計、分類、追蹤、OBB 和 8 個以上帶有 Web 應用程式的專案

從這 11.5 小時的課程，你會學到

YOLO26 簡介：架構、創新點和基準測試
使用 YOLO26 進行物件偵測、分割、姿態估計、OBB 和 YOLOE-26
在 Windows 系統上使用 Google Antigravity 逐步設定 YOLO26
YOLO26 與 YOLO11：速度與精度對比
YOLO26 自訂物件偵測：資料集建立與模型訓練
YOLO26 實例分割：資料集標註與模型訓練
在自訂資料集上微調 YOLO26 以進行姿態估計
在自訂資料集上訓練 YOLO26 以進行影像分類
使用 Ultralytics 匯出 YOLO26 模型
基於 YOLO26 檢測結果建立車輛強度熱圖
使用 YOLO26 和 OpenCV 建立即時鳥瞰圖 (BEV) 系統
YOLOv12 架構及其運作原理
什麼是非極大值抑制和均值平均精度
如何使用 YOLOv12 進行物件偵測
評估 YOLOv12 模型在影像、視訊和即時網路攝影機畫面上的效能
使用 YOLOv12 和 OpenCV-Python 進行物件模糊處理
使用 Roboflow 進行資料標註
使用 YOLO、OpenCV 和 PyTorch 建構網球分析系統
在自訂資料集上訓練和微調 YOLOv12 模型
使用 YOLOv12 和 Flask 在瀏覽器中進行物件偵測

要求

Mac / Windows / Linux – 所有作業系統都適用於本課程！

課程說明

本課程將 YOLOv12 和 YOLO26 融為一體，打造完整的電腦視覺實戰大師班。您將學習如何建置、訓練、評估和部署最先進的 YOLO 模型，用於即時 AI 應用。

YOLOv12 引入了先進的架構和訓練增強功能，顯著提升了多種視覺任務的速度和精確度。 YOLO26 則透過優化骨幹網路、改進的小物件偵測、無 NMS 推理以及更快的 CPU 執行速度，進一步提升了效能。

在本課程中，您將學習：

物件偵測
實例分割
姿態估計
影像分類
定向邊界框 (OBB)
多物件追蹤

您將學到什麼

基礎知識與架構

了解 YOLOv12 和 YOLO26 架構
主要改進和性能創新
非極大值抑制 (NMS) 和平均精確度平均值 (mAP)
YOLO26 與早期 YOLO 版本對比

模型設定與使用

逐步搭建環境
運行檢測、分割、姿態、OBB 和分類
性能測試和基準測試

建立自訂資料集

尋找並準備資料集
數據標註和標記
使用 Roboflow 進行檢測和分割項目
自動資料集分割

訓練與微調

在自訂資料集上訓練 YOLOv12 和 YOLO26 模型
針對檢測、分割、姿態和分類進行微調
模型評估與最佳化

真實專案（8 個以上實作專案）

個人防護裝備偵測系統
坑洞檢測與分割模型
基於 Bot-SORT 和 ByteTrack 的高級多物件追蹤
用於擁塞分析的車輛密度熱圖
即時鳥瞰圖（純電動車）系統
基於 YOLO 和 OpenCV 的網球分析系統
物件模糊應用( Object Blurring Applications )
基於 Flask 的自訂 Web 應用
使用 Ultralytics 進行模型匯出和部署

目標受眾

對電腦視覺有興趣的人
學習電腦視覺並希望掌握 YOLOv12 和 YOLO26 進行物件偵測、分割、姿態估計、圖像分類、追蹤和定向邊界框 (OBB) 的人
旨在利用電腦視覺建立深度學習應用程式的人

講師簡介

Muhammad Moin 講師

機器學習 |電腦視覺工程師 |生成人工智慧工程師

我擁有超過 5 年的 AI 產品開發經驗，廣泛研究過尖端的物件偵測和追蹤演算法，包括 YOLOv10、YOLOv9、YOLONAS、YOLOv8、YOLOv7、YOLOR 和 YOLOv4。我在物件追蹤方面的專業知識包括在各種專案中實施 SORT、DeepSORT 和 ByteTrack。我還擁有經典和傳統機器學習演算法的堅實基礎，並應用了最先進的深度學習模型，例如 VGG16、ResNet50、GoogLeNet 和 MobileNet。

在生成式人工智慧領域，我開發了問答聊天機器人、自動執行複雜任務並創建了強大的人工智慧驅動應用程式。我專注於文件和資料庫與人工智慧模型的互動，實現資料檢索和管理的無縫工作流程。我的經驗還包括為各種應用程式建立解決方案。

此外，我還擁有時間序列預測方面的專業知識，使用先進的預測模型創建了即時股票價格預測網路應用程式。熟練在AWS、Google Cloud、Heroku等雲端平台上部署 AI 應用。

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