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image for course Objekterkennung mit Deep Learning

Objekterkennung mit Deep Learning

Verwenden Sie ein YOLO-Netz zur Erkennung mehrerer Klassen, einschließlich Transfer Learning zur Erkennung neuer Klassen. Eignen Sie sich Kenntnisse und Fähigkeiten über die Aufteilung von Daten, ihre Auswertung und die Nachbearbeitung an.

Kursmodule

Introduction

Familiarize yourself with concepts covered in the course.

Lektionen:
  • Course Overview
  • Learning Outcomes
  • Course Example and Prerequisite Concepts
  • Pretrained YOLOX Detectors

Prepare Data for Transfer Learning

Prepare ground truth data for transfer learning and split labeled data into training, validation, and test sets.

Lektionen:
  • Label Ground Truth Data with the Image Labeler App
  • Ground Truth Data
  • Split Data into Training, Validation, and Testing Data

Train and Use a Detector

Define training options. Train and use a YOLOX object detector to find custom classes.

Lektionen:
  • Define Training Options
  • Train a Detector
  • Detect Objects Using a Trained Detector

Evaluate an Object Detector

Evaluate the quality of an object detector by calculating the confusion matrix and precision-recall curves.

Lektionen:
  • What Does It Mean for a Detection to Be Right or Wrong?
  • Measure the Correctness of a Bounding Box Location
  • Calculate the Confusion Matrix
  • What Are Precision and Recall Curves?
  • Plot Precision and Recall Curves
  • Select Detection Score Threshold Based on Precision-Recall Curves

Data Augmentation

Incorporate data augmentation into an object detection model.

Lektionen:
  • What Is Data Augmentation?
  • Data Augmentation for the ASL Example
  • Augment Images and Bounding Boxes
  • Create a Data Augmentation Function
  • Transform Ground Truth Data with Data Augmentation
  • Evaluate the Effectiveness of Augmentation

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

Lektionen:
  • Summary
  • Additional Resources
  • Survey

Format:Kurs zum Selbststudium

Sprache:Deutsch

Sprache

  • Praktische Übungen mit automatischem Feedback
  • Zugang zu MATLAB über Ihren Webbrowser
  • Teilbarer Fortschrittsbericht und teilbares Kurszertifikat

Computer Vision Onramp

Erlernen Sie die Grundlagen von Computer Vision und entwickeln Sie einen Objekt-Detektor und -Tracker.

Deep Learning Onramp

Machen Sie die ersten Schritte mit Deep-Learning-Methoden für die Bilderkennung.

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