Descrição
A-Z™ | Detecção-Segmentação de Objetos | Processamento de Imagens | 2023
Toda a Série Yolo - Tensorflow 1/2 - Detectron2 - MMDetection - PaddleDetection - DETR - PointRend - SAHI - Mask R-CNN
No nosso curso, A-Z™ | Detecção-Segmentação de Objetos | Processamento de Imagens | 2023, iremos adquirir experiência trabalhando com nossos próprios dados (personalizados) para realizar detecção e segmentação de objetos usando métodos clássicos e baseados em aprendizado profundo. Os algoritmos e ferramentas que você aprenderá são os mais populares na indústria atual. Este curso é totalmente prático e não inclui nenhuma teoria. Ele é projetado em torno de projetos e aplicações. Se você é novo nessa área, pode ser desafiador. No entanto, se você tem um projeto relacionado a essa área e não está interessado em teoria, mas sim em aplicá-lo com seus próprios dados, então você está no lugar certo. Bem-vindo!Conteúdo do Curso
- Seção de Introdução - Teoria de Aprendizado Profundo - Teoria de CNN (Redes Neurais Convolucionais) - Teoria Adicional - Reconhecimento de Objetos com Yolov3 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Yolov4 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Yolov5 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Yolov6 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Yolov7 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Yolov8 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com YoloR | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com YoloX | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Detectron2 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Tensorflow 1 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Tensorflow 2 | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com MMDetection | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com Paddle Detection | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com DETR | Dados Personalizados - Reconhecimento de Objetos com HaarCascade | Dados Personalizados - BIBLIOTECA SAHI | Feita na Turquia e uma Fonte de Orgulho - Segmentação com Yolov7 | Dados Personalizados - Segmentação com Yolov8 | Dados Personalizados - Segmentação com Detectron2 | Dados Personalizados - Segmentação com MMDetection | Dados Personalizados - Segmentação com PointRend | Dados PersonalizadosO que você vai aprender
- NOTA: Este curso é totalmente prático e não inclui nenhuma teoria. Ele é projetado em torno de projetos e aplicações. Começamos do zero. - NOTA: Se você tem um projeto relacionado a essa área e não está interessado em teoria, mas sim em aplicá-lo com seus próprios dados, então você está no lugar certo. Bem-vindo! - Aprenda a teoria de aprendizado profundo e Redes Neurais Convolucionais. - Aprenda como realizar detecção de objetos com todos os algoritmos da família YOLO usando dados personalizados. - Aprenda como realizar detecção de objetos com Tensorflow 1 e 2 em algoritmos modernos usando dados personalizados. - Aprenda como realizar detecção de objetos com Detectron2 no algoritmo Faster R-CNN usando dados personalizados. - Aprenda como realizar detecção de objetos com a MMDetection Toolbox usando dados personalizados. - Aprenda como realizar detecção de objetos com DETR usando dados personalizados. - Aprenda como realizar detecção de objetos com PaddleDetection usando dados personalizados. - Aprenda como realizar detecção de objetos com HaarCascade usando dados personalizados. - Aprenda o que é o algoritmo SAHI, feito na Turquia e uma fonte de orgulho, e como usá-lo. - Aprenda como realizar segmentação (máscara) com o Detectron2 no algoritmo Mask R-CNN usando dados personalizados. - Aprenda como realizar segmentação com a MMDetection Toolbox usando dados personalizados. - Aprenda como realizar segmentação com o PointRend usando dados personalizados. - Aprenda como realizar segmentação com o Yolov7 usando dados personalizados. - Aprenda como realizar segmentação com o Yolov8 usando dados personalizados.Estimar frete
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