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코스웨어 사용 가능 여부: 아니요

얻을 수 있는 혜택

yolov5

인공 지능(AI)

이미지 분류

대상 감지

해당 인구

이 과정은 Python에 대한 지식이 어느 정도 있고 yolov5를 배우고자 하는 분들을 위한 과정입니다.

코스

대상 감지는 사진에서 특정 물체를 찾는 데 사용되는 컴퓨터 비전에서 비교적 간단한 작업으로, 대상 감지를 위해서는 이러한 물체의 유형을 식별할 뿐만 아니라 해당 물체의 위치에 레이블을 지정해야 합니다.

YOLO의 정식 명칭은 '한 번만 찾아보기'로, 사진 속 물건의 카테고리와 위치를 인식하기 위해 한 번만 찾아보면 된다는 뜻입니다.

이 과정의 학습 내용

욜로를 사용하여 데이터를 맞춤 학습하는 방법
욜로, 플라스크 인터페이스 배포 방법
욜로 + 딥소트 타겟 추적

스포츠 이벤트

마스크 식별
차량 추적, 계수

코스 카탈로그

오프닝 03:25
그래픽 카드 설명 05:40
토치-GPU 빌드 20:48
LabelImg 어노테이션 10:45
마크업 파일 yolo와 txt를 서로 변환하기 17:09
교육 및 테스트 세트 분할 18:52
사용자 지정 교육 데이터 세트 35:21
교육 결과 평가 08:50
교육 문서 해석 06:26
detect.py 모델 테스트 07:31
export.py 모델 내보내기 ONNX 08:08
맞춤형 교육 데이터 세트 요약 07:54
토치, 맞춤형 트레이닝 욜로 모델 로드 14:57
맞춤형 교육 모델을 배포하는 플라스크(위) 18:15
맞춤형 교육 모델을 배포하는 플라스크(아래) 04:41

리소스 다운로드

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