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Curso de YOLO v4 e TF 2.0

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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YOLO v4 e TF 2.0: Treinamento de Detecção de Objetos Personalizados

Aprenda as Últimas Técnicas de Detecção de Objetos com YOLOv4 e TensorFlow 2.0

Bem-vindo ao nosso curso avançado de visão computacional! Neste programa de treinamento abrangente, você obterá um profundo entendimento das arquiteturas de detecção de objetos de última geração, YOLOv4 e TensorFlow 2.0, juntamente com seus pipelines de treinamento. Também desenvolvemos uma estratégia única de rotulagem única, eliminando a necessidade de rotulagem repetitiva de imagens durante o treinamento do TensorFlow. O curso é dividido em nove partes, abrangendo vários tópicos essenciais:

1. Instalação do Anaconda

Aprenda como configurar o Anaconda, uma plataforma poderosa para ciência de dados e aprendizado de máquina, para criar um ambiente ideal para o seu treinamento.

2. Redimensionamento do Conjunto de Dados de Imagens

Descubra a importância do redimensionamento de conjuntos de dados de imagens e aprenda técnicas eficazes para garantir a compatibilidade com YOLOv4 e TensorFlow 2.0.

3. Rotulagem do Conjunto de Dados de Imagens

Domine a arte de rotular conjuntos de dados de imagens com precisão, uma etapa crucial no treinamento do seu detector de objetos personalizado.

4. Conversão do YOLO para PASCAL VOC para Treinamento do TF2.0

Aprenda como converter anotações no formato YOLO para o formato PASCAL VOC, permitindo integração perfeita com o treinamento do TensorFlow 2.0.

5. Treinamento do YOLOv4 e Conversão para TFLite no Google Colab

Utilize o poder do Google Colab para treinar seu modelo YOLOv4 e convertê-lo para TFLite para implantação eficiente.

6. Implantação do YOLOv4 no Android

Explore o processo de implantação do seu modelo YOLOv4 treinado em dispositivos Android, permitindo inferência em tempo real.

7. Treinamento do SSD Mobilenet TF2.0 e Conversão para TFLite no Google Colab

Aprofunde-se no treinamento de modelos SSD Mobilenet usando TensorFlow 2.0 no Google Colab e converta-os para TFLite para desempenho ideal.

8. Implantação do SSD Mobilenet no Android

Aprenda como implantar seus modelos SSD Mobilenet treinados em dispositivos Android, permitindo detecção de objetos em tempo real em qualquer lugar.

9. Detalhes Técnicos do YOLOv4 e SSD

Adquira conhecimento aprofundado dos aspectos técnicos do YOLOv4 e SSD, incluindo conceitos essenciais como precisão, recall, IoU, mAP, normalização em lote, blocos residuais, funções de ativação, max pooling, FPN, PAN, SPP, CAM e SAM. Além disso, abordaremos os detalhes técnicos específicos do YOLOv4 e SSD, incluindo arquitetura de backbone, CSP, SPP, PAN, SAM, Bof, BoS, visão geral da arquitetura, princípios de funcionamento, funções de perda e uma comparação de referência entre YOLO e SSD em termos de velocidade e precisão. Ao final deste curso, você terá habilidades para treinar detectores de objetos personalizados usando YOLOv4 e TensorFlow 2.0 no Google Colab, rotular imagens, converter formatos e implantar seus modelos como aplicativos Android com capacidades de inferência em tempo real. Junte-se a nós agora e torne-se um especialista no campo de ponta da detecção de objetos!

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