從注釋到推理：完整的 YOLOv11 工作流程

學(xué)習(xí)內(nèi)容

了解使用 YOLOv11 進(jìn)行計算機視覺和對象檢測的基礎(chǔ)知識。

在自定義數(shù)據(jù)集上設(shè)置和訓(xùn)練 YOLOv11 模型，以進(jìn)行實時對象檢測。

使用精度、召回率和 mAP 指標(biāo)評估和微調(diào) YOLOv11 性能。

使用 Python 和 OpenCV 為實際應(yīng)用程序部署 YOLOv11 模型。

要求

對 Python 編程

有基本的了解 熟悉機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)概念是有幫助的，但不是強制性

的 具有穩(wěn)定互聯(lián)網(wǎng)連接和至少 8GB RAM 的計算機（建議將 GPU 用于訓(xùn)練模型）

愿意學(xué)習(xí)和試驗計算機視覺工具和代碼

描述

使用 YOLOv11 釋放尖端計算機視覺的力量，YOLOv11 是“You Only Look Once”對象檢測架構(gòu)的最新和最先進(jìn)的版本。本實踐課程將帶您從對象檢測的基本概念到實時構(gòu)建、訓(xùn)練和部署您自己的 YOLOv11 模型。無論您是 AI 初學(xué)者，還是希望提升技能的經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員，本課程都能提供完整、實用的學(xué)習(xí)體驗。您將使用真實數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)如何注釋和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，使用 Ultralytics 框架訓(xùn)練模型，使用關(guān)鍵指標(biāo)評估性能，并使用 Python 和 OpenCV 部署模型。每個模塊都包括代碼演練、作業(yè)和項目，旨在強化關(guān)鍵技能。不需要任何 YOLO 經(jīng)驗，我們將通過清晰的說明和示例指導(dǎo)您完成每個步驟。此外，您還將深入了解對象檢測在各個行業(yè)的使用，包括自動駕駛、醫(yī)療保健、零售分析和監(jiān)控。您將有信心在學(xué)術(shù)和專業(yè)環(huán)境中應(yīng)用您的技能來完成課程。立即加入我們，將實時計算機視覺引入您的項目。

概述

第 1 部分：計算機視覺簡介

第一講 計算機視覺的應(yīng)用

第二講 YOLO 算法簡介

第 3 講：安裝 OpenCV 庫

第 4 講：設(shè)置 Python 環(huán)境

第 5 講：計算機視覺示例 - 演示

第 6 講：虛擬鼠標(biāo)中的計算機視覺 - 演示

第 2 部分：圖像處理基礎(chǔ)知識

第 7 講：圖像加載和顯示

第 8 講：圖像轉(zhuǎn)換技術(shù)

第 9 講 圖像過濾和增強

第 10 講 邊緣檢測算法

第 11 講：YOLO 中的計算機視覺概述 - 演示

第 12 講 open-cv 中的邊緣構(gòu)造 - 演示

第 3 部分：使用 YOLO 進(jìn)行對象檢測

第 13 講：了解目標(biāo)檢測

第 14 講：使用 YOLO 進(jìn)行對象檢測 - 演示

第 4 部分：Roboflow 集成

第 15 講：將 Roboflow 與流行的深度學(xué)習(xí)框架結(jié)合使用

第 16 講：將 Roboflow 與云服務(wù)集成

第 17 講：使用 Roboflow API 實現(xiàn)工作流自動化

第 5 部分：使用 Roboflow 訓(xùn)練模型

第 18 講 選擇模型架構(gòu)

第 19 講 訓(xùn)練和評估模型

第 20 講 Roboflow 教程 - 演示

第 6 部分：使用 Roboflow 部署模型

第 21 講：從 Roboflow 導(dǎo)出模型

第 22 講：將模型集成到應(yīng)用程序中

第 23 講：監(jiān)控模型性能

第 7 節(jié)：為 YOLO-V11 設(shè)置環(huán)境

第 24 講 安裝必要的庫

第 25 講：下載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重

第 26 講 配置 YOLO-V11

第 8 部分：了解 YOLO-V11 架構(gòu)

第 27 講 體系結(jié)構(gòu)概述

第二十八講 骨干網(wǎng)

第二十九講 檢測層

第 30 講 損失函數(shù)

第 9 部分：在自定義數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 YOLO-V11

第 31 講 YOLO-V11 中的特征提取

第 32 講：準(zhǔn)備自定義數(shù)據(jù)集

第 33 講：為訓(xùn)練添加圖像注釋

第 34 講：自定義 DATA 中的對象檢測 Yolo - 演示

第 35 講：自定義數(shù)據(jù)的實例分段 - 演示

第 36 講 Tracker 與 Bot Sort - 演示

第 37 講 Tracker with Byte Track - 演示

第 38 講：使用跟蹤器的示例項目 - 演示

對計算機視覺感興趣的開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和 AI 愛好者，希望使用 YOLOv11 學(xué)習(xí)實時對象檢測的學(xué)生和初學(xué)者，希望使用最新 YOLO 版本升級技能的從業(yè)者，任何尋求將計算機視覺應(yīng)用于實際場景的動手項目的人