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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/deteccao-de-objetos-com-darknet-yolo/
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课程名称：使用 Darknet YOLO 进行对象检测 课程概述： 本课程旨在教授如何轻松实用 Python 和 OpenCV 配置、构建和使用 Darknet YOLO 对象检测器。课程将涵盖从环境设置到模型训练和测试的完整流程。 课程内容： 1. **引言** 2. **准备工作** * 安装 Visual Studio（构建工具） * 安装 CUDA * 安装 cuDNN * 安装 CMake * 构建/安装 OpenCV * 下载 Darknet 相关资料 3. **构建 Darknet** * 下载 Darknet 工程 * 使用 CMake 配置工程 * 使用 Visual Studio 构建 Darknet 4. **使用 Darknet** * 下载已训练的权重文件 * 运行 Darknet 测试 5. **使用 Python 和 OpenCV 进行 YOLO 检测** * 获取已训练的文件 * 在 Python 中安装 OpenCV (`pip install opencv-python`) * 加载权重并进行检测 6. **训练新类别** * 收集用于训练的图像 * 创建对象的标签标注文件 * 组织用于训练的文件 * 训练网络 * 测试创建的权重 7. **收集图像** * 使用 OpenCV 收集多张图像 * 保存“原始”图像以创建标注 8. **创建标注** * 使用 Python 和 OpenCV 打开图像 * 绘制对象的边界框（“box”） * 创建包含对象边界框位置和类别的 TXT 标注文件 9. **训练新类别（续）** * 组织数据以进行训练 * 训练网络 10. **测试新类别** * 获取创建的权重文件 * 使用 Python 和 OpenCV 测试这些权重 课程亮点： * 学习使用 YOLO 结合 Python 和 OpenCV 进行对象检测。 * 利用 NVIDIA CUDA 加速图像处理。 * 掌握训练自定义对象类别的方法。 * 从源代码下载、配置到全面使用的详细教学。 适合人群： 希望学习计算机视觉、CUDA 加速对象检测的学习者。
Fala galera, sejam todos bem vindos ao meu curso de Darknet Yolo, nesse curso eu vou estar ensinando como configurar, buildar e usar o OpenCV e odetector de objetos Darknet YOLO, da maneira mais fácil e prática possível, com as práticas mais modernas utilizando Python.Durante o curso teremos as seguintes aulas:01 - INTRODUÇÃO;02 - PREPARAÇÃO DOS MATERIAIS;INSTALAR VISUAL STUDIO - FERRAMENTAS DE BUILD;INSTALAR CUDA;INSTALAR CUDNN;INSTALAR CMAKE;BUILDAR/INSTALAR OPENCV;BAIXAR MATERIAIS DO DARKNET;03 - BUILDANDO O DARKNET;BAIXAR PROJETO DARKNET;CONFIGURAR PROJETO COM CMAKE;BUILDAR DARKNET COM VISUAL STUDIO;04 - USANDO O DARKNET;BAIXAR ARQUIVOS DE PESOS JÁ TREINADOS;RODAR OS TESTES DO DARKNET;05 - USANDO O YOLO COM PYTHON E OPENCV;PEGAR ARQUIVOS JÁ TREINADOS;INSTALAR O OPENCV NO PYTHON. PIP INSTALL PYTHON-OPENCVCARREGAR OS PESOS E FAZER A DETECÇÃO;06 - TREINANDO UMA NOVA CLASSE;COLETAR AS IMAGENS PARA TREINAMENTO;CRIAR ARQUIVOS DE ANOTAÇÕES DO LABEL DO OBJETO;ORGANIZAR AQUIVOS PARA TREINAMENTO;TREINAR REDE;TESTAR PESOS CRIADOS;07 - COLETANDO AS IMAGENS;COLETANDO VÁRIAS IMAGENS COM OPENCV;SALVAR IMAGENS 'RAW' PARA CRIAR AS ANOTAÇÕES;08 - CRIANDO AS ANOTAÇÕES;ABRINDO AS IMAGENS COM PYTHON E OPENCV;DESENHANDO O 'BOX' DO OBJETO;CRIANDO O ARQUIVO TXT DE ANOTAÇÃO COM A POSIÇÃO DA 'BOX' DO OBJETO E A CLASSE;09 - TREINANDO A NOVA CLASSE;ORGANIZANDO OS DADOS PARA FAZER O TREINAMENTO.TREINAR A REDE;10 - TESTANDO A NOVA CLASSE;PEGAR OS ARQUIVOS DE PESOS CRIADOS;TESTAR ELES COM PYTHON E OPENCV;Nos vamos aprender a usar o YOLO junto com Python e OpenCV, e também o CUDA da NVIDIA, pra gente estar usando a nossa placa de vídeo para acelerar o processamento das nossas imagens e como treinar uma nova classe a partir de fotos.Vamos estar aprendendo desde como baixar o código fonte de cada projeto, configurar e utilizar da melhor maneira o detector de objetos YOLO.Então se você quer aprender visão computacional, detecção de objetos em alta velocidade com CUDA, esse é o curso pra você!
