Fala galera, sejam todos bem vindos ao meu curso de Darknet Yolo, nesse curso eu vou estar ensinando como configurar, buildar e usar o OpenCV e odetector de objetos Darknet YOLO, da maneira mais fácil e prática possível, com as práticas mais modernas utilizando Python.
Durante o curso teremos as seguintes aulas:
01 - INTRODUÇÃO;
02 - PREPARAÇÃO DOS MATERIAIS;
INSTALAR VISUAL STUDIO – FERRAMENTAS DE BUILD;
INSTALAR CUDA;
INSTALAR CUDNN;
INSTALAR CMAKE;
BUILDAR/INSTALAR OPENCV;
BAIXAR MATERIAIS DO DARKNET;
03 – BUILDANDO O DARKNET;
BAIXAR PROJETO DARKNET;
CONFIGURAR PROJETO COM CMAKE;
BUILDAR DARKNET COM VISUAL STUDIO;
04 – USANDO O DARKNET;
BAIXAR ARQUIVOS DE PESOS JÁ TREINADOS;
RODAR OS TESTES DO DARKNET;
05 – USANDO O YOLO COM PYTHON E OPENCV;
PEGAR ARQUIVOS JÁ TREINADOS;
INSTALAR O OPENCV NO PYTHON. PIP INSTALL PYTHON-OPENCV
CARREGAR OS PESOS E FAZER A DETECÇÃO;
06 – TREINANDO UMA NOVA CLASSE;
COLETAR AS IMAGENS PARA TREINAMENTO;
CRIAR ARQUIVOS DE ANOTAÇÕES DO LABEL DO OBJETO;
ORGANIZAR AQUIVOS PARA TREINAMENTO;
TREINAR REDE;
TESTAR PESOS CRIADOS;
07 – COLETANDO AS IMAGENS;
COLETANDO VÁRIAS IMAGENS COM OPENCV;
SALVAR IMAGENS 'RAW' PARA CRIAR AS ANOTAÇÕES;
08 – CRIANDO AS ANOTAÇÕES;
ABRINDO AS IMAGENS COM PYTHON E OPENCV;
DESENHANDO O 'BOX' DO OBJETO;
CRIANDO O ARQUIVO TXT DE ANOTAÇÃO COM A POSIÇÃO DA 'BOX' DO OBJETO E A CLASSE;
09 – TREINANDO A NOVA CLASSE;
ORGANIZANDO OS DADOS PARA FAZER O TREINAMENTO.
TREINAR A REDE;
10 – TESTANDO A NOVA CLASSE;
PEGAR OS ARQUIVOS DE PESOS CRIADOS;
TESTAR ELES COM PYTHON E OPENCV;
Nos vamos aprender a usar o YOLO junto com Python e OpenCV, e também o CUDA da NVIDIA, pra gente estar usando a nossa placa de vídeo para acelerar o processamento das nossas imagens e como treinar uma nova classe a partir de fotos.
Vamos estar aprendendo desde como baixar o código fonte de cada projeto, configurar e utilizar da melhor maneira o detector de objetos YOLO.
Então se você quer aprender visão computacional, detecção de objetos em alta velocidade com CUDA, esse é o curso pra você!