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Curso de YOLOv5 Detecção de Objetos em Tempo Real para Classificação de Lixo

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Preço:
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Descrição

YOLOv5 Detecção Prática de Classificação de Lixo

Curso Prático de Detecção de Objetos em Visão Computacional

A classificação de lixo é um projeto que beneficia o país e as pessoas, exigindo a participação de toda a sociedade. YOLOv5 é uma tecnologia poderosa e popular de detecção de objetos. Este projeto utiliza YOLOv5 para implementar a detecção de objetos de classificação de lixo. Ao utilizar um conjunto de dados com mais de dez mil imagens de detecção de objetos anotadas, você será capaz de detectar e identificar a categoria de lixo em imagens de resíduos residenciais, bem como indicar sua localização na imagem. Este curso utiliza a versão PyTorch de ultralytics/yolov5 para YOLOv5 e demonstra projetos de detecção de objetos de classificação de lixo em sistemas Windows e Ubuntu. O processo específico do projeto inclui conversão de conjunto de dados e formato, análise exploratória de dados, instalação do ambiente de software, instalação do YOLOv5, modificação do código do YOLOv5 (para suportar rótulos em chinês), divisão automática de conjuntos de treinamento e teste, modificação do arquivo de configuração, preparação de ferramentas de visualização de treinamento Weights&Biases, treinamento do modelo de rede, teste do modelo de rede treinado e estatísticas de desempenho. Este curso também apresentará os conceitos básicos de detecção de objetos, incluindo descrições de tarefas, conjuntos de dados comumente utilizados e métricas de desempenho. Em seguida, você aprenderá sobre a tecnologia de rede de detecção de objetos YOLOv5, incluindo a história de desenvolvimento da série de detecção de objetos YOLO, arquitetura de rede e função de perda do YOLOv5, bem como as atualizações nas versões 4.0, 5.0 e 6.0 do YOLOv5. O curso fornece materiais de curso e conjuntos de dados para download (disponíveis no Baidu Netdisk e Google Drive).

Cursos Relacionados

Eu lancei uma série de cursos sobre detecção de objetos YOLOv5. Por favor, continue acompanhando esta série para outros cursos em vídeo, incluindo: - "YOLOv5 Detecção de Objetos Prática: Treinando seu Próprio Conjunto de Dados" - "YOLOv5 Detecção de Objetos: Princípios e Análise de Código Fonte" - "YOLOv5 Detecção de Objetos Prática: Implantação Web com Flask" - "YOLOv5 Detecção de Objetos Prática: Implantação Acelerada com TensorRT" - "YOLOv5 Detecção de Objetos Prática: Implantação em Jetson Nano" - "YOLOv5 Detecção Prática de Uso de Máscara" - "YOLOv5 Detecção Prática de Reconhecimento de Placas de Trânsito" - "YOLOv5 Detecção Prática de Classificação de Lixo" - "YOLOv5+DeepSORT Rastreamento e Contagem de Múltiplos Objetos: Explicação Detalhada" O que você aprenderá: - Análise exploratória de dados de conjuntos de dados de classificação de lixo - Modificação do código do YOLOv5 para suportar rótulos em chinês - Realização de detecção de objetos de classificação de lixo usando YOLOv5

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