Python ile Nesne Keşfi: YOLO11 ve Detectron2'yi Öğren ve Yönet

Bilgisayar Görüşü, dijital görüntülerdeki nesneleri otomatik olarak tanımlama ve yer belirleme sistemlerine olanak sağlayarak sektörleri dönüştürüyor. Bu metin tabanlı kurs, Python ve PyTorch kullanarak nesnenin tespiti için derin öğrenmenin temel kavramları boyunca size rehberlik ediyor. Temel sinir ağı mimarilerini anlamaktan, özel veri kümeleri hazırlamaya ve en son modelleri eğitmeye geçiş yapacaksınız. Açık açıklamalar ve pratik kod yürüyüşleri ile çalışarak, bu modelleri gerçek dünya uygulamaları için dağıtma becerilerini kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Konvülsif Sinir Ağları (CNN) ve nesne tespitinin temel ilkelerini anlamak. - Faster R-CNN, YOLO11 ve Detectron2 dahil olmak üzere modern nesne tespit mimarilerini yapılandır ve eğit. - Derin öğrenme boru hatları için özel görüntü veri setlerini hazırlayın, etiketleyin ve önceden işleyin. - Özellikleri tespit görevlerine uyarlamak için PyTorch kullanarak önceden eğitilmiş modelleri ayarlayınız. - Üretim ortamları için ONNX gibi modern formatları kullanarak eğitilmiş modelleri ihraç ve dağıtın. - Model çıkarım ve değerlendirme için temiz Python kodu yazmayı pratik edin. Kurs, temel terminoloji ve bilgisayar görüşünün matematiksel temelleriyle başlar ve ardından pratik model eğitimine geçer. Temel görüntü sınıflandırma kavramlarından ileri çoklu nesne tespiti ve model dağıtım stratejilerine sistematik olarak ilerleyeceksiniz. Bu ders derin öğrenme ve bilgisayar görüşü alanında yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python programlama konusunda temel bilgilere sahip olmak tavsiye edilir, ancak önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. İlk akıllı bilgisayar görüş boru hattını inşa etmek için bugün okumaya başlayın.