YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision

• Python 個程式設計經驗
• 瞭解深度學習基礎知識
• 計算機視覺基礎知識

觀眾

• 計算機視覺工程師
• 機器學習研究人員
• 數據科學家
• 軟體開發人員

YOLOv7 是用於電腦視覺任務的最先進的實時物件檢測模型。 

此講師指導的即時培訓（在線或現場）面向希望瞭解如何使用 YOLOv7 實現即時物件檢測的中高級開發人員、研究人員和數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解對象檢測的基本概念。
• 安裝和配置 YOLOv7 以執行物件檢測任務。
• 使用 YOLOv7 訓練和測試自定義物件檢測模型。
• 將 YOLOv7 與其他電腦視覺框架和工具整合。
• 排查與 YOLOv7 實施相關的常見問題。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

對象檢測簡介

• 對象檢測基礎知識
• 物件檢測應用
• 對象檢測模型的性能指標

YOLOv7 概述

• YOLOv7 安裝和設置
• YOLOv7 架構和元件
• YOLOv7 相對於其他物件檢測模型的優勢
• YOLOv7 變體及其差異

YOLOv7 訓練流程

• 數據準備和註釋
• 使用流行的深度學習框架（TensorFlow、PyTorch 等）進行模型訓練
• 微調用於自定義物件檢測的預訓練模型
• 評估和調整以實現最佳性能

實施 YOLOv7

• 在 Python 中實現 YOLOv7
• 與 OpenCV 和其他計算機視覺庫集成
• 在邊緣設備和雲平臺上部署YOLOv7

高級主題

• 使用 YOLOv7 進行多目標跟蹤
• 用於 3D 物件檢測的 YOLOv7
• 用於視頻物件檢測的 YOLOv7
• 優化 YOLOv7 以實現即時性能

總結和後續步驟