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Schulungsübersicht
Einführung in die Objektdetektion
- Grundlagen der Objekterkennung
- Anwendungen der Objekterkennung
- Leistungsmetriken für Objekterkennungsmodelle
Überblick über YOLOv7
- Installation und Einrichtung von YOLOv7
- YOLOv7 Architektur und Komponenten
- Vorteile von YOLOv7 gegenüber anderen Objekterkennungsmodellen
- YOLOv7-Varianten und ihre Unterschiede
YOLOv7 Trainingsprozess
- Datenvorbereitung und Annotation
- Modelltraining mit gängigen Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, etc.)
- Feinabstimmung der vortrainierten Modelle für die benutzerdefinierte Objekterkennung
- Bewertung und Abstimmung für optimale Leistung
Implementierung von YOLOv7
- Implementierung von YOLOv7 in Python
- Integration mit OpenCV und anderen Computer Vision Bibliotheken
- Einsatz von YOLOv7 auf Endgeräten und Cloud-Plattformen
Fortgeschrittene Themen
- Multi-Objekt-Verfolgung mit YOLOv7
- YOLOv7 für 3D-Objekterkennung
- YOLOv7 für die Video-Objekterkennung
- Optimierung von YOLOv7 für Echtzeitleistung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Verständnis der Grundlagen des Deep Learning
- Kenntnisse der Grundlagen der Computer Vision
Zielgruppe
- Bildverarbeitungsingenieure
- Forscher im Bereich maschinelles Lernen
- Datenwissenschaftler
- Software-Entwickler
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Trainer was very knowlegable and very open to feedback on what pace to go through the content and the topics we covered. I gained alot from the training and feel like I now have a good grasp of image manipulation and some techniques for building a good training set for an image classification problem.
Anthea King - WesCEF
Kurs - Computer Vision with Python
I genuinely enjoyed the hands-on approach.