YOLOv8 & OpenCV: Sıfırdan Sürücüsüz Araç Geliştirme

  YOLOv8 & OpenCV: Sıfırdan Sürücüsüz Araç Geliştirme eğitimiyle baştan sona sürücüsüz araç problemlerine çözümler geliştireceğiz. Görüntü işleme, nesne tanıma, görüntü bölütleme modelleri geliştirerek, popüler sürücüsüz araç problemlerine çözümler sunacağız. Eğitim boyunca tamamen kendi özgün modellerimizi geliştireceğiz ve tüm genel işlem adımlarını öğreneceğiz. Bunun yanında geliştirdiğimiz modelleri kendi problemlerimizde nasıl uygulayacağımızı da öğreneceğiz.

Kurs boyunca çözüm geliştireceğimiz konular:

• Sürüşe Uygun Alan Tespiti

• Trafik Işığı Tespiti & Tanıma

• Trafik Levha Tespiti & Tanıma   

• Derin Öğrenme ile Şerit Tespiti & Bölütleme

• Görüntü İşleme ile Şerit Tespiti & Bölütleme

• Araç & İnsan Tespiti

Genel proje geliştirme mantığını öğrendikten sonra adım adım projemizi geliştirmeye başlayacağız. Eğitimimizi baştan sona VS Code ve Google Colab üzerinden gerçekleştireceğiz. Visual Studio Code ve Google Colab'in bize sunduğu fırsatları en iyi şekilde kullanmaya çalışacağız.

Bu eğitimle birlikte sıfırdan ileri seviyeye kadar sürücüsüz araçlardaki bilgisayarlı görü görevlerinin  nasıl geliştirildiğini rahatlıkla öğreneceksiniz. Ayrıca Teknofest gibi yarışmalarda da kaliteli algoritmalar ile yarışabileceksiniz. Projemizi aşağıdaki adımları takip ederek geliştireceğiz:

1. Problem Tanımı

2. Çözüm Metodu

3. Veri Kümesi Analizi

4. Eğitim

5. Sonuç

   Eğitimi tamamladığınızda YOLOv8 ve OpenCV ile Sürücüsüz Araç Projeleri geliştirme hakkında geniş bir bilgi sahibi olacaksınız. Bu eğitimden sonra ROS eğitimimize göz atarak öğrendiğiniz algoritmaların ROS&Gazebo ortamında nasıl uygulandığını ve tam otonom bir araç simülasyonunun nasıl yapıldığını da öğreneceksiniz.