YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision

• Python 个程式设计经验
• 了解深度学习基础知识
• 计算机视觉基础知识

观众

• 计算机视觉工程师
• 机器学习研究人员
• 数据科学家
• 软体开发人员

YOLOv7 是用于电脑视觉任务的最先进的实时物件检测模型。 

此讲师指导的即时培训（在线或现场）面向希望了解如何使用 YOLOv7 实现即时物件检测的中高级开发人员、研究人员和数据科学家。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解对象检测的基本概念。
• 安装和配置 YOLOv7 以执行物件检测任务。
• 使用 YOLOv7 训练和测试自定义物件检测模型。
• 将 YOLOv7 与其他电脑视觉框架和工具整合。
• 排查与 YOLOv7 实施相关的常见问题。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

对象检测简介

• 对象检测基础知识
• 物件检测应用
• 对象检测模型的性能指标

YOLOv7 概述

• YOLOv7 安装和设置
• YOLOv7 架构和元件
• YOLOv7 相对于其他物件检测模型的优势
• YOLOv7 变体及其差异

YOLOv7 训练流程

• 数据准备和注释
• 使用流行的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等）进行模型训练
• 微调用于自定义物件检测的预训练模型
• 评估和调整以实现最佳性能

实施 YOLOv7

• 在 Python 中实现 YOLOv7
• 与 OpenCV 和其他计算机视觉库集成
• 在边缘设备和云平台上部署YOLOv7

高级主题

• 使用 YOLOv7 进行多目标跟踪
• 用于 3D 物件检测的 YOLOv7
• 用于视频物件检测的 YOLOv7
• 优化 YOLOv7 以实现即时性能

总结和后续步骤