【Udemy中英字幕】Deep Learning Object Detection by Training & Deploying YOLOX

通过训练和部署 YOLOX 进行深度学习对象检测

在自定义数据集上微调和测试 YOLOX 模型。创建并将对象检测 API 部署到云端

讲师：Neuralearn Dot AI

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您将学到什么

• 掌握物体检测的基础知识
• 理解诸如 haarcascades 之类的预深度学习算法
• 了解 YOLO 和 YOLOX 等深度学习算法
• 使用 Remo 创建自己的数据集
• 了解 Pascal VOC 数据集
• 将自定义数据集转换为 Pascal VOC 格式
• 在自定义数据集上测试和训练 YOLOX 模型
• 集成 Wandb 进行实验跟踪
• 将经过训练的模型转换为 Onnx 格式
• 了解 API 的工作原理
• 使用 Fastapi 构建对象检测 API
• 将 API 部署到云
• 使用 Locust 对 API 进行负载测试
• 在 C++ 中运行对象检测模型

探索相关主题

• 物体检测
• 数据科学
• 发展

要求

• Python 基础知识
• 访问互联网连接，因为我们将使用 Google Colab（免费版）

描述

物体检测算法无处不在。自 2010 年代初以来，随着更高效模型的出现，这些使用深度学习模型构建的算法正在实现前所未有的性能。

在本课程中，我们将带您经历一段奇妙的旅程，您将逐步掌握不同的概念。我们将从了解对象检测算法的工作原理开始，到将它们部署到云端，同时观察最佳实践。

你将学到：

• 深度学习前物体检测算法，如Haarcascades

• 深度学习算法，如卷积神经网络、YOLO和YOLOX

• 像Pascal VOC这样的对象检测标记格式。

• 使用Remo创建自定义数据集

• 将我们的自定义数据集转换为Pascal VOC 格式。

•  使用自定义数据集微调和测试YOLOX模型

• 将微调模型转换为Onnx 格式

• 使用Wandb进行实验跟踪

• API 的工作原理以及使用Fastapi构建自己的 API

• 将 API 部署到云

• 使用Locust对已部署的 API 进行负载测试

• 在C++中运行对象检测模型

如果您愿意在职业生涯中更进一步，那么本课程非常适合您，我们非常高兴能够帮助您实现您的目标！

本课程由Neuralearn提供。与Neuralearn的其他课程一样，我们非常重视反馈。您在论坛上的评论和问题将帮助我们改进本课程。欢迎在论坛上提出尽可能多的问题。我们会尽最大努力在最短的时间内回复。

享受！！！

本课程适合哪些人：

• 对应用 YOLO 等深度学习技术感兴趣的初级 Python 开发人员
• 对使用人工智能和深度学习进行物体检测感兴趣的软件开发人员
• 对学习物体检测及其实际应用感兴趣的学生
• 希望掌握如何轻松将 AI 模型部署到云端的 AI 从业者
• 想要了解如何使用深度学习构建和训练最先进的对象检测模型的软件开发人员。
• 学习不同对象检测算法并希望使用自定义数据训练 YOLO 的学生。
• 研究计算机视觉并想知道如何使用 YOLO 及其变体（如 YOLOX）进行对象检测的学生