一、 適用對象

  具備一定機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉 Python 編程語言和常見深度學(xué)習(xí)框架，如 PyTorch 或 TensorFlow 的學(xué)員。

  對目標(biāo)檢測技術(shù)有濃厚興趣，希望深入學(xué)習(xí)和掌握 YOLOv5 新版 7.0 自定義對象檢測方法，以解決實際中特定檢測問題的專業(yè)人士，如計算機視覺工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法研究員等。

  從事相關(guān)行業(yè)的從業(yè)者，如智能安防、自動駕駛、工業(yè)自動化、農(nóng)業(yè)科技等領(lǐng)域的技術(shù)人員，希望通過學(xué)習(xí)該課程提升自身在機器視覺領(lǐng)域的技術(shù)水平，將自定義對象檢測技術(shù)應(yīng)用到實際項目中，提高項目的性能和效果。 

  二、課程內(nèi)容

  蘇州大林機器視覺實訓(xùn)中心提供的YOLOv5新版7.0自定義對象檢測課程，內(nèi)容涵蓋了從基礎(chǔ)到高級的多個方面，具體有：

  課程概述與環(huán)境搭建

  模型可視化與精度詳解

  YOLOv5模型結(jié)構(gòu)詳解

  自定義數(shù)據(jù)集標(biāo)注與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

  數(shù)據(jù)集配置與模型訓(xùn)練

  訓(xùn)練參數(shù)與訓(xùn)練可視化與驗證

  YOLOv5部署之OpenCV DNN詳解

  OpenCV DNN部署與推理演示

  ONNXRUNTIME部署與推理演示

  OpenVINO2022部署與推理演示

  TensorRT部署與推理

  CPU與GPU C++推理

  TensorRT上INT8模型量化與部署 

  三、 課程亮點

  實戰(zhàn)導(dǎo)向：課程注重實戰(zhàn)應(yīng)用，通過實際案例演示如何應(yīng)用YOLOv5進行自定義對象檢測。

  深入淺出：課程從算法基礎(chǔ)講起，逐步深入到模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與應(yīng)用部署等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，確保學(xué)員能夠全面掌握YOLOv5算法。

  互動教學(xué)：課程采用互動式教學(xué)方式，鼓勵學(xué)員提問與討論，提升學(xué)習(xí)效果。

  一站式服務(wù)：提供從環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)處理到模型訓(xùn)練與應(yīng)用部署的全流程服務(wù)，確保學(xué)員能夠順利完成學(xué)習(xí)任務(wù)。 

  四、課程目標(biāo)

  幫助學(xué)員掌握YOLOv5目標(biāo)檢測算法的核心原理與應(yīng)用技巧。

  提升學(xué)員在機器視覺領(lǐng)域的應(yīng)用能力，實現(xiàn)自定義對象的精準(zhǔn)檢測。

  培養(yǎng)學(xué)員的實戰(zhàn)能力和創(chuàng)新思維，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。