使用 Python 和 PyTorch 进行深度学习进行目标检测
使用深度学习与 PyTorch 和 Python 进行计算机视觉的对象检测。训练和部署模型（Detectron2、RCNN）
讲师：Mazhar Hussain
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你将学到什么
- 使用 Python 和 Pytorch 编码学习对象检测
- 使用深度学习模型学习对象检测
- 卷积神经网络 (CNN) 简介
- 学习 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 和 Mask RCNN 架构
- 使用 Fast RCNN 和 Faster RCNN 执行目标检测
- Facebook AI Research (FAIR) 对 Detectron2 的介绍
- 使用 Detectron2 模型进行物体检测
- 探索带有注释的自定义对象检测数据集
- 使用深度学习对自定义数据集执行对象检测
- 训练、测试、评估您自己的物体检测模型并可视化结果
- 使用 Mask RCNN 在像素级执行对象实例分割
- 使用 Pytorch 和 Python 对自定义数据集执行对象实例分割
要求
- 本课程通过遵循从零到英雄的完整流程来教授使用 Python 和 PyTorch 进行深度学习的对象检测
- 假设没有语义分割的先验知识。一切都将包含实践培训
- 需要有 Google Gmail 帐户才能开始使用 Google Colab 编写 Python 代码
描述
您准备好进入使用深度学习进行物体检测的迷人世界了吗？在我们的综合课程“使用 Python 和 PyTorch 进行对象检测的深度学习”中，我们将指导您了解检测、分类和定位图像中的对象所需的基本概念和技术。物体检测在现实生活中的许多领域都有广泛的潜在应用。物体检测用于自动驾驶车辆感知和了解周围环境。它有助于检测和跟踪行人、车辆、交通标志、交通灯和道路上的其他物体。对象检测用于使用无人机来识别和跟踪可疑活动、入侵者和感兴趣的对象的监视和安全。对象检测用于交通监控、头盔和车牌检测、玩家跟踪、缺陷检测、工业用途等。
通过 Python 编程和 PyTorch 深度学习框架的强大组合，您将探索最先进的算法和架构，例如 R-CNN、Fast RCNN 和 Faster R-CNN。在整个课程中，您将深入了解卷积神经网络 (CNN) 及其在目标检测中的作用。您将学习如何利用预先训练的模型，并使用 Facebook AI Research (FAIR) 开发的 Detectron2 库对它们进行微调以进行对象检测。
该课程涵盖了完整的流程，以及使用 Python 和 PyTorch 进行深度学习进行对象检测的实践经验，如下所示：
- 使用 Python 和 Pytorch 编码学习对象检测
- 使用深度学习模型学习对象检测
- 卷积神经网络 (CNN) 简介
- 学习 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 和 Mask RCNN 架构
- 使用 Fast RCNN 和 Faster RCNN 执行目标检测
- Facebook AI Research (FAIR) 对 Detectron2 的介绍
- 使用 Detectron2 模型进行物体检测
- 探索带有注释的自定义对象检测数据集
- 使用深度学习对自定义数据集执行对象检测
- 训练、测试、评估您自己的物体检测模型并可视化结果
- 使用 Mask RCNN 在像素级执行对象实例分割
- 使用 Pytorch 和 Python 对自定义数据集执行对象实例分割
在本课程结束时，您将拥有开始将深度学习应用于您自己的工作或研究中的对象检测问题所需的知识和技能。无论您是计算机视觉工程师、数据科学家还是开发人员，本课程都是将您对深度学习的理解提升到新水平的完美方式。让我们开始使用 Python 和 PyTorch 进行深度学习进行目标检测的激动人心的旅程。
本课程适合谁：
- 本课程专为广泛的学生和专业人士设计，包括但不限于：机器学习工程师、深度学习工程师、数据科学家、计算机视觉工程师以及想要学习如何使用 PyTorch 构建和训练深度学习的研究人员物体检测模型
- 一般来说，本课程适合任何想要学习如何使用深度学习从视觉数据中提取含义并更深入地了解使用 Python 和 PyTorch 进行对象检测的理论和实际应用的人
