您准备好使用深度学习进入物体(目标、对象)检测的迷人世界了吗？在我们的综合课程“使用 Python 和 PyTorch 进行目标检测的深度学习”中，我们将指导您了解检测、分类和定位图像中对象所需的基本概念和技术。目标检测在许多领域具有广泛的潜在现实生活应用。物体检测用于自动驾驶车辆感知和了解周围环境。它有助于检测和跟踪行人、车辆、交通标志、交通信号灯和道路上的其他物体。对象检测用于监视和安全，使用无人机识别和跟踪可疑活动、入侵者和感兴趣的对象。
借助 Python 编程和 PyTorch 深度学习框架的强大组合，您将探索最先进的算法和架构，如 R-CNN、Fast RCNN 和 Faster R-CNN。在整个课程中，您将深入了解卷积神经网络 (CNN) 及其在目标检测中的作用。您将学习如何利用预训练模型，使用由 Facebook AI Research (FAIR) 开发的 Detectron2 库对它们进行微调以进行对象检测。
该课程涵盖了完整的管道，具有使用 Python 和 PyTorch 深度学习进行对象检测的实践经验，如下所示：
- 使用 Python 和 Pytorch 编码学习对象检测
- 使用深度学习模型学习对象检测
- 卷积神经网络 (CNN) 简介
- 学习 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 和 Mask RCNN 架构
- 使用 Fast RCNN 和 Faster RCNN 执行对象检测
- Facebook AI Research (FAIR) 对 Detectron2 的介绍
- 使用 Detectron2 模型进行预成型物体检测
- 使用注释探索自定义对象检测数据集
- 使用深度学习对自定义数据集执行对象检测
- 训练、测试、评估您自己的对象检测模型并可视化结果
到本课程结束时，您将具备开始将深度学习应用于您自己的工作或研究中的对象检测问题所需的知识和技能。无论您是计算机视觉工程师、数据科学家还是开发人员，本课程都是将您对深度学习的理解提升到一个新水平的完美方式。让我们开始使用 Python 和 PyTorch 进行对象检测深度学习的激动人心的旅程。
Published 6/2023
Created by Mazhar Hussain
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 16 Lectures ( 1h 46m ) | Size: 938 MB含项目源文件
视频预览
你将会学到的
- 使用 Python 和 Pytorch 编码学习对象检测
- 使用深度学习模型学习对象检测
- 卷积神经网络 (CNN) 简介
- 学习 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 和 Mask RCNN 架构
- 使用 Fast RCNN 和 Faster RCNN 执行对象检测
- Facebook AI Research (FAIR) 对 Detectron2 的介绍
- 使用 Detectron2 模型进行预成型物体检测
- 使用注释探索自定义对象检测数据集
- 使用深度学习对自定义数据集执行对象检测
- 训练、测试、评估您自己的对象检测模型并可视化结果
此课程面向哪些人：
- 本课程面向范围广泛的学生和专业人士，包括但不限于：机器学习工程师、深度学习工程师、数据科学家、计算机视觉工程师，以及想要学习如何使用 PyTorch 构建和训练深度学习的研究人员对象检测模型
- 总的来说，本课程适用于任何想要学习如何使用深度学习从视觉数据中提取意义并更深入地了解使用 Python 和 PyTorch 进行对象检测的理论和实际应用的任何人