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지역별 지사에 문의

image for course 딥러닝을 사용한 객체 검출

딥러닝을 사용한 객체 검출

사용자 지정 클래스 검출을 위한 전이 학습을 비롯하여 다중클래스 검출에 YOLO 신경망을 사용하고, 데이터 분할, 평가, 후처리에 관한 기법을 배울 수 있습니다.

교육과정 모듈

Introduction

Familiarize yourself with concepts covered in the course.

강의 내용:
  • 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.

강의 내용:
  • 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.

강의 내용:
  • 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.

강의 내용:
  • 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.

강의 내용:
  • 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.

강의 내용:
  • Summary
  • Additional Resources
  • Survey

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Computer Vision Onramp

컴퓨터 비전의 기본 사항을 학습하여 객체 검출기와 추적기를 설계할 수 있습니다.

Deep Learning Onramp

딥러닝 방법을 사용하여 영상 인식을 수행하는 방법을 빠르게 학습할 수 있습니다.

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