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image for course Détection d'objets avec le Deep Learning

Détection d'objets avec le Deep Learning

Utilisez un réseau YOLO pour la détection multiclasse, notamment l'apprentissage par transfert visant à détecter des classes personnalisées, et perfectionnez vos compétences dans le fractionnement des données, leur évaluation et leur post-traitement.

Modules de formation

Introduction

Familiarize yourself with concepts covered in the course.

Cours :
  • 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.

Cours :
  • 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.

Cours :
  • 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.

Cours :
  • 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.

Cours :
  • 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.

Cours :
  • Summary
  • Additional Resources
  • Survey

Format :Autoformation

Langue:Français

Langue

  • Des exercices pratiques avec des corrections automatisées
  • Accès à MATLAB via votre navigateur Internet
  • Certificat de formation et rapport de progression partageable

Computer Vision Onramp

Découvrez les bases de la Computer Vision pour concevoir un détecteur d'objets et un tracker.

Deep Learning Onramp

Familiarisez-vous rapidement avec l'utilisation de méthodes de Deep Learning pour la reconnaissance d'images.

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