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Curso de YOLO: Detecção de Objetos Personalizada e Aplicativo Web em Python

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Preço:
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Descrição

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YOLO: Detecção de Objetos Personalizada e Aplicativo Web em Python

Aprenda a treinar um modelo de detecção de objetos personalizado usando Python e OpenCV. Desenvolva um aplicativo web com Streamlit.

Bem-vindo ao curso "YOLO: Detecção de Objetos Personalizada e Aplicativo Web em Python". A Detecção de Objetos é uma das aplicações mais amplamente utilizadas de Visão Computacional, onde um computador ou máquina pode localizar e classificar objetos em uma imagem. Neste curso, iremos nos concentrar especificamente no uso do YOLO (You Only Look Once), um modelo de detecção de objetos unificado poderoso e popular. O YOLO utiliza redes neurais para fornecer detecção de objetos em tempo real. Esse algoritmo é conhecido por sua velocidade e precisão e tem sido aplicado com sucesso em várias aplicações, como detecção de sinais de trânsito, pessoas, parquímetros e animais. Este curso está dividido em duas partes. A primeira parte aborda a detecção de objetos com um conjunto de dados personalizado, onde iremos localizar 20 classes de objetos. Na segunda parte, iremos desenvolver um aplicativo web para fornecer uma experiência de Interface Gráfica do Usuário aos usuários. Além disso, iremos aprender como implantar nosso modelo em uma plataforma de nuvem. Agora, vamos dar uma olhada nos tópicos abordados neste curso:

1. Sessão teórica introdutória sobre Detecção de Objetos YOLO

Nesta seção, iremos explorar a história da Detecção de Objetos e aprender sobre métricas importantes como IoU (Interseção sobre União), Precisão e Precisão Média (mAP). Também iremos aprofundar nos conceitos matemáticos por trás do YOLO e entender como ele evoluiu com cada versão.

2. Preparação de Dados para o modelo YOLO

Esta seção é totalmente prática, onde iremos colocar nosso conhecimento em prática. Iremos escrever código Python e usar dataframes do pandas para preparar os dados. Os seguintes passos serão abordados: a. Regras básicas a serem seguidas na coleta de dados b. Rotulando imagens para detecção de objetos: Aqui, iremos utilizar a ferramenta LabelImg, uma ferramenta de código aberto para rotular objetos. c. Analisando dados de arquivos XML e extraindo informações como nome do arquivo, tamanho e coordenadas da caixa delimitadora (xmin, xmax, ymin, ymax). d. Processando os dados XML em dataframes do pandas e dividindo as imagens para salvar as informações de rótulo respectivas nos conjuntos de treinamento e teste.

3. Treinando o Modelo YOLO v5

4. Desenvolvendo um Aplicativo Web em Python

Esses são os tópicos atuais abordados neste curso abrangente. O código, imagens e pesos usados neste curso foram enviados e compartilhados em uma pasta dedicada. O link para baixá-los será fornecido na última sessão ou na seção de recursos deste curso. Você está livre para usar o código em seus projetos sem restrições. Ao concluir este curso, você receberá um certificado de conclusão do curso, que irá aprimorar seu portfólio. O que você aprenderá: - Detecção de Objetos YOLO baseada em Python usando Modelos de Conjunto de Dados Treinados Personalizados. - Treinamento Personalizado YOLO - Detecção de Objetos YOLO V5 - Treinamento de múltiplos objetos - Conceitos essenciais do Streamlit - Desenvolvendo um Aplicativo Web com Python

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