完整 YOLOv4 Pro 課程合集

本課程非常適合想要原生訓練自己的 YOLOv4 神經網路的學員。您將從 YOLOv4 計算機視覺領域的入門介紹開始，安裝 darknet，並構建 YOLOv4 庫，以便即時地在影像和影片中實現 YOLOv4。

您甚至可以透過構建自己的社交距離監控應用程式和使用強大的 DeepSORT 演算法實現車輛跟蹤來解決當前和相關的現實世界問題。

之後，您將學習更多技術和最佳實踐/規則，瞭解如何利用您的 Python 實現並使用 PyQT 為您的 YOLOv4 應用程式開發 GUI。

然後，您將從頭開始標記自己的資料集，將標準資料集轉換為 YOLOv4 格式，將資料集放大 10 倍，並使用資料增強來顯著提高可用訓練模型資料的多樣性，而無需收集新資料。

最後，您將開發自己的口罩檢測應用程式，以檢測某人是否佩戴了口罩併發出警報。

在本課程結束時，您將能夠使用 YOLOv4 實現和訓練自己的自定義 CNN。它將幫助您解決現實世界中的問題、進行 AI 領域的自由職業專案、獲得 AI 領域的機會，以及透過節省時間和金錢來解決您的研究工作。世界是你的牡蠣；一旦你掌握了 AI 技能，就開始探索世界吧。

所有資原始檔都上傳到 GitHub 儲存庫中： https://github.com/PacktPublishing/Full-YOLOv4-Pro-Course-Bundle

受眾

本課程面向至少具有一定程式設計經驗並希望精通計算機視覺和視覺識別的 AI 開發人員、研究人員和學生。具有機器學習知識並希望涉足神經網路或 AI 視覺理解的個人、希望應用深度學習 + 計算機視覺演算法的科學家、希望在自己專案中利用計算機視覺演算法的個人將從本課程中受益匪淺。