فلش‌کارت‌های آموزشی YOLO برای تصاویر با وضوح بالا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره YOLO برای تصاویر با وضوح بالا

موضوع کلی: بینایی ماشین

موضوع میانی: YOLO (You Only Look Once)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و کاربردهای آن
• 2. آشنایی با الگوریتم‌های تشخیص اشیا
• 3. YOLO: مروری بر معماری و تاریخچه
• 4. مزایای YOLO نسبت به سایر الگوریتم‌های تشخیص اشیا
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه YOLO
• 6. کار با کتابخانه Darknet و پیکربندی اولیه
• 7. مجموعه داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای YOLO
• 8. فرمت‌های داده‌های مورد نیاز YOLO (Annotation)
• 9. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر با وضوح بالا
• 10. درک فایل‌های پیکربندی YOLO (.cfg)
• 11. ساختار فایل‌های وزن YOLO (.weights)
• 12. آموزش مدل YOLO بر روی مجموعه داده‌های سفارشی
• 13. تنظیم پارامترهای آموزش YOLO (Batch Size, Learning Rate, Epochs)
• 14. بهینه‌سازی فرآیند آموزش YOLO
• 15. ارزیابی عملکرد مدل YOLO (Precision, Recall, mAP)
• 16. درک و تفسیر نمودارهای Loss Function در YOLO
• 17. روش‌های بهبود دقت مدل YOLO
• 18. کار با YOLOv3 برای تصاویر با وضوح بالا
• 19. معماری YOLOv3 و تفاوت‌های آن با نسخه‌های قبلی
• 20. YOLOv4: معرفی و ویژگی‌های جدید
• 21. بهینه‌سازی YOLOv4 برای تصاویر با وضوح بالا
• 22. YOLOv5: بررسی معماری و مزایا
• 23. استفاده از YOLOv5 برای تشخیص اشیا در تصاویر با وضوح بالا
• 24. YOLOv7: بررسی آخرین نسخه و قابلیت‌های آن
• 25. مقایسه YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5 و YOLOv7
• 26. استفاده از Transfer Learning در YOLO
• 27. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده YOLO
• 28. استفاده از GPU برای تسریع فرآیند آموزش و تشخیص
• 29. بهینه‌سازی حافظه GPU در هنگام آموزش YOLO
• 30. کار با Docker و YOLO
• 31. استقرار مدل YOLO بر روی سرور
• 32. استفاده از YOLO در محیط‌های Real-time
• 33. تشخیص اشیا در ویدئوهای با وضوح بالا
• 34. بهینه‌سازی YOLO برای دستگاه‌های Embedded
• 35. کار با OpenCV و YOLO
• 36. ادغام YOLO با سایر کتابخانه‌های بینایی ماشین
• 37. حل مشکلات رایج در آموزش YOLO
• 38. رفع خطاهای مربوط به داده‌ها و پیکربندی
• 39. بهینه‌سازی برای تصاویر با نور کم و شرایط آب و هوایی نامساعد
• 40. تشخیص اشیا کوچک در تصاویر با وضوح بالا
• 41. استفاده از Mosaic Data Augmentation
• 42. استفاده از CutMix Data Augmentation
• 43. تقویت مدل با استفاده از Ensemble Methods
• 44. کار با YOLO برای تشخیص چهره در تصاویر با وضوح بالا
• 45. تشخیص اشیا در تصاویر پانوراما
• 46. تشخیص اشیا در تصاویر ماهواره‌ای با وضوح بالا
• 47. استفاده از YOLO برای شمارش اشیا
• 48. تطبیق YOLO با معماری‌های سفارشی
• 49. استفاده از TensorRT برای بهینه‌سازی سرعت Inference
• 50. بهبود دقت با استفاده از Non-Maximum Suppression (NMS)
• 51. تکنیک‌های پیشرفته NMS (Soft-NMS, Weighted Boxes Fusion)
• 52. استفاده از YOLO برای Segmentation (مثال: YOLOv8-seg)
• 53. آشنایی با ابزارهای Annotation پیشرفته
• 54. کار با LabelImg و دیگر ابزارهای برچسب‌زنی