【Udemy中英字幕】YOLOv7 YOLOv8 YOLOv9 YOLOv10 YOLOv11 – Deep Learning Course

YOLOv7 YOLOv8 YOLOv9 YOLOv10 YOLOv11 – 深度学习课程

训练自定义数据集、对象检测、姿势估计、实例分割、图像分类、酷炫的 Web 仪表板

讲师：Dr. Priyanto Hidayatullah (Ph.D in AI)

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您将学到什么

• 如何从头开始运行 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11 程序，在 10 分钟内检测 80 个对象类别
• 如何使用自定义数据集安装和训练 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLO11 并使用网络摄像头对图像、视频和实时执行对象检测
• 对象检测、实例分割、姿势估计、图像分类、对象跟踪 + 真实世界项目
• 8 个实际项目：各种车辆计数器 Web 应用程序、人员计数器、蹲伏计数器、天气分类、叶病、牛计数器、X 射线分类
• YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 架构及其实际工作原理
• 如何查找数据集
• 使用 LabelImg 进行数据注释/标记
• 自动数据集分割
• 如何使用自定义数据集、迁移学习和恢复训练来训练 YOLO v7、YOLO v8、YOLO v9、YOLO v10、YOLO11。
• 如何使用 TensorBoard 可视化训练效果
• 轻松理解深度学习的基本理论以及卷积神经网络的工作原理
• 真实项目 #1：使用 YOLOv7 和 YOLOv8 进行遮蔽物检测
• 真实项目 #2：使用 YOLOv8 进行天气图像 / 视频分类
• 真实项目 #3：使用 YOLOv8 进行咖啡叶病害分割
• 真实项目 #4：基于 YOLOv7 姿势估计的蹲伏计数器
• 真实项目 #5：使用 YOLOv9 + Streamlit 开发带有炫酷仪表板的各种车辆计数器和速度估算 Web 应用程序
• 真实世界项目 #6：使用 YOLOv10 + Bytetrack 进行牛群计数器
• 真实世界项目 #7：使用 YOLO11 + Bytetrack 进行人员计数器
• 真实世界项目＃8：使用 YOLO11 进行 X 射线图像分类

探索相关主题

要求

• 有编程经验者优先，但非强制要求
• Windows 笔记本电脑/PC，尤其是配备 Nvidia GPU 的

描述

欢迎来到 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11 深度学习课程，五合一课程。YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11 是当前五种最佳物体检测深度学习模型。它们速度快，而且非常准确。YOLOv11 是 YOLO 的最新版本，而 YOLOv8 是最受欢迎的 YOLO 版本。

你将学到什么：

1.如何从头开始运行 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 程序，以在 10 分钟内检测 80 种类型的物体。

2. YOLO 的演变过程：从 YOLO v1 到 YOLO v8

3. 根据我们的实验，真实的性能比较是怎样的

4. YOLO 与其他深度学习模型相比有哪些优势

5. YOLOv7 和 YOLOv8 中的新功能

6.人工神经网络的工作原理（神经元、感知器、前馈网络、隐藏层、全连接层等）

7. 不同的激活函数及其工作原理（Sigmoid、tanh、ReLu、Leaky ReLu、Mish 和 SiLU）

8.卷积神经网络的工作原理（卷积过程、池化层、平坦化等）

9.不同的计算机视觉问题（图像分类、物体定位、物体检测、实例分割、语义分割）

10. YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 架构详情

11. 如何查找数据集

12.如何使用LabelImg进行数据标注

13. 如何自动分割数据集

14. YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11 的详细分步安装

15.在您自己的自定义数据集上训练 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO 11

16.使用 Tensorboard 可视化你的训练结果

17.使用网络摄像头在图像、视频和实时上测试训练过的 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLO11 模型。

18. YOLOv7 新功能：姿势估计

19. YOLOv7 新功能：实例分割

20. YOLOv8 新功能： 实例分割和对象跟踪

21. YOLO11：物体检测、物体跟踪、实例分割和图像分类

22. 真实世界项目 #1：使用 YOLOv7 和 YOLOv8 实现鲁棒口罩检测器

23. 真实世界项目＃2：天气 YOLOv8 分类应用

24. 真实世界项目 #3：咖啡叶病害分割应用

25. 真实世界项目 #4：YOLOv7蹲伏计数器应用程序

26. 真实世界项目 #5：使用 YOLOv9 + Streamlit 实现带有炫酷仪表板的各种车辆计数器和速度估算 Web 应用程序
27. 真实世界项目 #6：使用 YOLOv10 + Bytetrack 实现牛群计数器
28. 真实世界项目 #7：使用 YOLOv11 + Bytetrack 实现人员计数器

29. 真实世界项目 #8： 使用 YOLO11 进行 X 射线图像分类

本课程适合哪些人：

• 想要快速掌握 YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLO11 并应用于实际项目的专业人士
• 以深度学习作为计算机视觉专业毕业设计的本科生/研究生
• 任何对学习深度学习以及如何应用它解决计算机视觉问题感兴趣的人