【YOLOv8】ディープラーニングによる初めての物体検出(Python/Keras/Colab)
What you'll learn
- 物体検出の考え方
- ディープラーニングの基礎
- YOLOv8による物体検出
- 学習済みモデル(YOLOv8)を使用した再学習
- Python/Google Colaboratoryによる物体検出の実践
Requirements
- Pythonコーディングの基礎
- 機械学習の知識があれば尚可(なくても大丈夫です!)
Description
【YOLOv8】ディープラーニングによる初めての物体検出(Python/Keras/Colab)
このコースでは、ディープラーニングを使用した初めての物体検出の学習コースとなっております。
Python、Keras、Google Colaboratoryを活用し、AI開発パッケージであるYOLOv8を使用した物体検出のスキルを身につけましょう!
コース内容
1. コース紹介
2. ディープラーニングの基礎
3. 物体検出の仕組み
物体検出の基本原理
一般的な物体検出の手法の比較
YOLOの概要
4. YOLOv8を用いた演習
YOLOv8による物体検出のデモ①
マスクの物体検出演習②
実行環境の準備
学習データの収集と前処理
YOLOv8の学習と評価
推論の実施
メガネの物体検出演習③
学習データの収集と前処理
YOLOv8の学習と評価
推論の実施
物体検出と言うと少しハードルが高いように思われるかもしれませんが、実際にやってみるとある程度までは意外とできるものです。
この機会にぜひチャレンジしてみてください!
2024年3月追記)
2024年2月にYOLOv9がリリースされましたので、YOLOv8は最新のYOLOシリーズのモデルではなくなっております。
もちろんまだまだYOLOv8は使用できますが、最新ではないということ、ご認識ください!
Who this course is for:
- 物体検出に興味があるPython初学者
- データサイエンスでできることを増やしたいデータサイエンティストやデータアナリスト
- 業務で物体検出をやる必要が出てきた担当者
Instructor
自己紹介:
株式会社Mikage代表取締役
京都大学理学部、同大学院理学研究科を修了。博士(理学)。
新卒でエンジニアとして就職し、金融機関の基幹システム開発に従事。
データアナリティクスコンサルや事業会社にてデータサイエンティストとして働き、現在は独立してクライアントのデータ分析やAI関連業務に携わる。
プログラミング言語は主にSQLとPythonを使う。クラウドはAWSがメイン。
資格:
統計検定準1級、応用情報処理、教員免許(高校数学)