| Version | 1.0 |
|---|---|
| Éditeur | LearnML |
| Date de sortie | Dec 19, 2019 |
| Date ajoutée | Dec 19, 2019 |
| Exigences OS | Windows 10, Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7 |
| Exigences | Google Colab Environment |
| Total téléchargements | 1 |
| Prix | $100.00 |
La description
La détection d'objets est une tâche clé en vision par ordinateur. Il a une grande histoire de développement, à l'époque où les ordinateurs étaient trop lourds pour les transporter. La détection d'objets est une étape évolutive pour un large éventail d'applications telles que les applications militaires, l'urbanisme et la gestion de l'environnement. Néanmoins, c'est une tâche difficile en raison des différentes échelles et apparences des objets.
Ce cours a été conçu comme une prochaine étape d'apprentissage pour les personnes qui ont déjà acquis des connaissances de base de Coursera, Udemy, edX, etc. et pour les personnes qui souhaitent étendre leur expertise dans un autre domaine de l'apprentissage automatique. Nous comblons le fossé entre la théorie et les connaissances pratiques afin que vous soyez prêt pour des projets réels, maîtrisez la vision par ordinateur et le traitement d'image et obtenez un meilleur travail dans les mois suivant la fin du cours.
Il est créé par des développeurs pour des développeurs et fournit une compréhension approfondie des tâches de détection d'objets dans le domaine de la vision par ordinateur. Les sujets du cours vous guideront sur la voie du développement d'algorithmes et de modèles modernes de détection d'objets, de sorte que vous apprendrez à appliquer des architectures d'apprentissage en profondeur aux tâches de vision par ordinateur. Découvrez comment procéder pour rechercher ce domaine et créer une solution plus précise. Les sujets du cours incluent des modèles de localisation simples (basés sur les coordonnées et le masque), les réseaux de prise de vue unique (Yolo, SSD) et les réseaux de proposition régionaux (Faster RCNN, Mask RCNN).
