اکسپرس 24
کتاب YOLO برای تصاویر با وضوح بالا

کتاب YOLO برای تصاویر با وضوح بالا

تگ‌ها: computer vision darknet deep learning object detection opencv pytorch tensorflow YOLO YOLOv5 YOLOv7 آموزش YOLO بینایی ماشین تشخیص اشیا تصاویر با وضوح بالا یادگیری عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.