A-Z™ | Object Detection-Segmentasyon | Görüntü İşleme | 2023
About this course
A-Z™ | Object Detection-Segmentasyon | Görüntü İşleme | 2023Kursumuzda klasik ve derin öğrenme tabanlı yöntemlerini kullanarak kendi (custom) verilerimiz ile Nesne tespiti ve Segmentasyon çalışmaları yapıp tecrübe sahibi olacağız.Öğreneceğiniz algoritmalar ve toolboxlar günümüzdeki en popüler algoritmalardır.Bu kurs tamamen uygulama içerir. Kesinlikle teori içermez.Proje ve uygulama üzerine oluşturulmuştur.Bu alan hakkında bilginiz yoksa ağır gelebilir. Bu alan ile ilgili projeniz varsa ve benim teori ile işim yok ben kendi verilerim ile uygulama yapmak istiyorum diyorsanız doğru yeredesiniz. Hoşgeldiniz.A-Z™ | Object Detection-Segmentasyon | Görüntü İşleme | 2023 Kursu İçeriğiGiriş BölümüDerin Öğrenme TeoriCNN (Convolutional Neural Networks) TeoriEk TeoriYolov3 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriYolov4 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriYolov5 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriYolov6 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriYolov7 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriYolov8 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriYoloR ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriYoloX ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriDetectron2 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriTensorflow 1 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriTensorflow 2 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriMMDetection ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriPaddle Detection ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriDETR ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriHaarCascade ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) VeriSAHI KÜTÜPHANESİ | Türk Yapımı ve Gurur KaynağıYolov7 ile Segmentasyon | Özel (Custom
65/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
- 45/45
- Who stands behind it
- 8/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- Understand and apply object detection techniques using YOLO versions 3 to 8
- Gain practical experience with segmentation methods using YOLOv7
- Utilize frameworks like TensorFlow and Detectron2 for object recognition
Course objectives
- Develop hands-on proficiency in object detection and segmentation
- Work with custom datasets to enhance practical application skills
- Explore state-of-the-art algorithms in image processing
Price shown by Udemy — confirm on their site.
Enroll on UdemyYou'll be redirected to Udemy to complete enrollment.
- Listed & compared by CourseAsk
- English · 0
Coursera