YOLO Computer Vision : Détection d'objets personnalisée, segmentation et suivi

La vision par ordinateur transforme les industries, et le framework YOLO (You Only Look Once) est à la pointe de la détection d'objets en temps réel. Ce cours vous guide à travers les concepts clés de l'IA visuelle moderne, de la théorie fondamentale à l'entraînement pratique de modèles personnalisés. Vous passerez de la compréhension du traitement d'images de base à la conception et au déploiement de vos propres modèles de vision personnalisés. Grâce à des explications écrites claires, étape par étape, et à des parcours de code structurés, vous apprendrez à préparer des ensembles de données, à entraîner différentes générations de l'architecture YOLO et à les optimiser pour des applications réelles. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de la détection d'objets en temps réel, de la classification d'images et de l'évolution de l'architecture YOLO. - Préparer et annoter des ensembles de données personnalisés en utilisant des pratiques d'étiquetage standard de l'industrie et des conversions de format. - Entraîner des modèles YOLO pour diverses tâches de vision par ordinateur, y compris la détection d'objets, la segmentation d'instances, le suivi et l'estimation de pose. - Évaluer les performances du modèle en utilisant des métriques clés telles que la précision, le rappel et la précision moyenne (mAP). - Optimiser et exporter les modèles entraînés dans des formats haute performance comme ONNX pour un déploiement efficace sur des appareils périphériques. - Implémenter des solutions pratiques de vision par ordinateur pour des scénarios réels tels que l'analyse du trafic et la détection d'équipements de sécurité. Le cours commence par la terminologie essentielle et les concepts clés de la détection d'objets avant de vous guider à travers la préparation des données, l'entraînement des modèles sur différentes générations de YOLO et l'optimisation du déploiement final. Il est conçu spécifiquement pour les débutants sans expérience préalable en vision par ordinateur, bien qu'une familiarité de base avec Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre premier pipeline de vision par ordinateur personnalisé.