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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/deteccao-de-objetos-com-yolo-darknet-opencv-python/
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**课程名称：** 使用 YOLO、Darknet、OpenCV 和 Python 进行物体检测（也已更新至 YOLOv8） **课程概述：** 本课程深入探讨计算机视觉领域中的物体检测技术，特别聚焦于强大的 YOLO（You Only Look Once）框架。物体检测在自动驾驶、安防监控、工业自动化等众多领域有着广泛应用，能帮助识别行人、车辆、交通标志，甚至任何自定义对象。 课程将重点介绍 YOLO 的工作原理，这是一种基于深度学习卷积神经网络的先进技术，以其卓越的速度和精度成为实时物体检测的“前沿”技术。您将学习如何在 Python 中利用 Darknet 框架和 OpenCV 库进行物体检测，实践检测超过 600 种不同对象。 课程提供的所有示例均在 Google Colab 中进行，无需复杂的本地安装和配置，充分利用 Google 的 GPU 资源。此外，本课程还将教授如何构建自定义数据集以训练个性化的物体检测器。 **课程内容亮点：** * 物体检测基础理论 * YOLO 的工作原理详解 * 利用 Darknet 和 OpenCV 在图像和视频中进行物体检测 * 创建自定义物体检测器所需的数据集构建 * 人工神经网络和卷积神经网络的理论知识 * YOLO 作为现代高效物体检测架构的应用前景 **目标学员：** 希望在物体检测领域，尤其是在利用 YOLO 技术提升职业技能的学习者。
Curso atualizado com uma seção adicional sobre o YOLOv8!Dentro da área da Visão Computacional existe a sub-área de detecção de objetos, que visa encontrar objetos personalizados em imagens e vídeos e é muito utilizada em carros autônomos, os quais precisam identificar pedestres e outros veículos para evitar colisões, bem como reconhecer placas de trânsito para seguir uma direção segura. Essas técnicas também podem ser utilizadas para detectar praticamente qualquer tipo de objeto em imagens ou vídeos, como por exemplo: relógios, placas de veículos, animais, faces de pessoas, celulares, logo de empresas dentre vários outros! Em resumo, você pode treinar um classificador para qualquer tipo de cenário!Existem diversas técnicas dentro deste cenário, porém, a que mais se destaca e que possui resultados incríveis é chamada de YOLO (You Only Look Once) e consiste na utilização de Redes Neurais Convolucionais da área de Deep Learning (redes neurais profundas). Muitas grandes empresas estão utilizando essa técnica para diversos tipos de aplicações comerciais, como por exemplo, utilização em carros autônomos, robôs humanoides, sistemas de segurança e defesa, rastreamento de objetos e automação industrial. Atualmente o YOLO é considerado o estado da arte em detecção de objetos em tempo real. A sua quarta versão (YOLOv4) apresentou melhoras significativas tanto em velocidade quanto em precisão, superando o resultado de todos os melhores detectores concorrentes até o momento de sua publicação. E para levar você até essa área, neste curso você aprenderá na prática como utilizar o YOLO para detectar mais de 600 objetos diferentes em imagens e vídeos, utilizando a linguagem Python, o framework Darknet e também a biblioteca OpenCV! Todos os exemplos serão implementados passo a passo utilizando o Google Colab, ou seja, você não precisa se preocupar com instalações e configurações de bibliotecas em sua máquina, pois tudo será desenvolvido on-line utilizando as GPUs do Google! Além de utilizar os recursos prontos do YOLO, você também aprenderá a construir sua própria base de dados de imagens caso precise treinar um detector de objetos personalizado! Confira os tópicos do curso:Teoria básica sobre detecção de objetosComo o YOLO funcionaDetecção de objetos em imagens e vídeos, utilizando o framework Darknet e a biblioteca OpenCVCriação de bases de dados para o treinamento de detectores personalizadosTeoria sobre redes neurais artificiais e redes neurais convolucionaisYOLO é considerada a arquitetura mais eficiente e moderna para detecção de objetos, que muitas empresas estão utilizando em seus projetos comerciais! Você está preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso!
