Your cart is empty.
Keep shoppingA-Z™ | Object Detection-Segmentasyon | Görüntü İşleme | 2023
Highest Rated
471 students
A-Z™ | Object Detection-Segmentasyon | Görüntü İşleme | 2023
Tüm Yolo Serileri - Tensorflow 1/2 - Detectron2 - MMDetection - PaddleDetection - DETR - PointRend - SAHI - Mask R-CNN
Created byYasar Niyazoglu AI
Last updated 2/2023
Turkish
Turkish [Auto],
What you'll learn
- NOT : Bu kurs tamamen uygulama içerir. Kesinlikle teori içermez. Proje ve uygulama üzerine oluşturulmuştur. Herşeyi sıfırdan yapıyoruz.
- NOT: Bu alan ile ilgili projeniz varsa ve benim teori ile işim yok ben kendi verilerim ile uygulama yapmak istiyorum diyorsanız doğru yeredesiniz. Hoşgeldiniz
- Derin öğrenme ve Evrişimsel Sinir Ağlarının Teorisini Öğreneceğiz.
- YOLO Ailesinde olan Tüm Algoritmalarla Özel (Custom) Verilerde Nasıl Nesne Tespiti Yapılacağını Öğreneceğiz.
- Tensorflow 1 ve 2 ile Modern Algoritmalarda Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Nesne Tespiti Yapılacağını Öğreneceğiz.
- Detectron2 ile Faster R-CNN Algoritmasın'da Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Nesne Tespiti Yapılacağını Öğreneceğiz.
- MMDetection ToolBox ile Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Nesne Tespiti Yapılacağını Öğreneceğiz
- DETR ile Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Nesne Tespiti Yapılacağını Öğreneceğiz
- PaddleDetection ile Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Nesne Tespiti Yapılacağını Öğreneceğiz
- HaarCascade ile Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Nesne Tespiti Yapılacağını Öğreneceğiz.
- Türk Yapımı ve Gurur Kaynağı Olan SAHI Algoritmasının Ne Olduğunu ve Kullanmayı Öğreneceğiz.
- Detectron2 ile Mask R-CNN Algoritmasında Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Segmentasyon (Maskeleme) Yapılacağını Öğreneceğiz.
- MMDetection ToolBox ile Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Segmentasyon Yapılacağını Öğreneceğiz
- PointRend ile Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Segmentasyon Yapılacağını Öğreneceğiz
- Yolov7 ile Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Segmentasyon Yapılacağını Öğreneceğiz
- Yolov8 ile Özel (Custom) Veriler ile Nasıl Segmentasyon Yapılacağını Öğreneceğiz
Explore related topics
Course content
26 sections • 75 lectures • 12h 11m total length
Requirements
- Öğrenme Arzusu ve Azim
- Temel Python Bilgisi
- Temel Seviyede Derin Öğrenme Bilgisi ve Konulara Aşinalık
- Temel Düzeyde Matematik Bilgisi
Description
A-Z™ | Object Detection-Segmentasyon | Görüntü İşleme | 2023
Kursumuzda 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 İçeriği
Giriş Bölümü
Derin Öğrenme Teori
CNN (Convolutional Neural Networks) Teori
Ek Teori
Yolov3 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Yolov4 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Yolov5 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Yolov6 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Yolov7 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Yolov8 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
YoloR ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
YoloX ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Detectron2 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Tensorflow 1 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Tensorflow 2 ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
MMDetection ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
Paddle Detection ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
DETR ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
HaarCascade ile Nesne Tanıma | Özel (Custom ) Veri
SAHI KÜTÜPHANESİ | Türk Yapımı ve Gurur Kaynağı
Yolov7 ile Segmentasyon | Özel (Custom ) Veri
Yolov8 ile Segmentasyon | Özel (Custom ) Veri
Detectron2 ile Segmentasyon | Özel (Custom ) Veri
MMDetection ile Segmentasyon | Özel (Custom ) Veri
PointRend ile Segmentasyon | Özel (Custom ) Veri
Who this course is for:
- Görüntü işleme ve Bilgisayarlı Görü konusunda uzmanlaşmak isteyenler
- Geleceğin mesleklerinde yetkin olmak isteyen herkes
- Yapay zekaya ilgi duyan herkes
- Derin öğrenme konusundaki teorik ve uygulama bilgisiyle gerçek hayat problemlerini çözmek isteyenler
- Derin öğrenme yöntemleri ile nesne tespitinin ve sınıflandırmanın nasıl yapılacağını öğrenmek isteyenler
- Görüntü işlemenin Python ile nasıl kodlanacağını öğrenmek isteyenler
- Dünyada en çok kullanılan Object Detection ve Segmentasyon Algoritmalarını kullanmak ve tecrübe sahip olmak isteyenler