Detecção de objetos com Darknet Yolo

🚀 Curso Completo de Detecção de Objetos com Darknet Yolo: Aprenda a Detectar Objetos da Melhor Forma Possível!

🤖 Instrutor: João Reiscourse

Introdução

Fala galera, sejam todos bem vindos ao nosso curso intitulado "Detecção de Objetos com Darknet Yolo"! Neste curso, eu, João Reiscourse, vou guiá-los passo a passo sobre como configurar, construir e utilizar o OpenCV junto com o odotector de objetos Darknet YOLO, utilizando Python de maneira fácil e prática. Preparado para mergulhar no universo da visão computacional e detecção de objetos? Vamos começar! 🚀

Estrutura do Curso

Material Pré-requisito:

1. Introdução

   • Apresentação do curso e o que você vai aprender.

2. Preparação dos Materiais:

   • 01. Installando Visual Studio – Ferramentas de Build
   • 02. Instalando CUDA (Compute Unified Device Architecture) da NVIDIA
   • 03. Instalando cuDNN (Concurrent Versions Project Neural Network library)
   • 04. Instalando CMake (Cross-platform Makefile System)
   • 05. Buildando/Instalando OpenCV
   • 06. Baixando materiais do Darknet

3. Buildando o Darknet:

   • 01. Baixando o projeto Darknet
   • 02. Configurando o projeto com CMake
   • 03. Buildando o Darknet com Visual Studio

4. Usando o Darknet:

   • 01. Baixando arquivos de pesos já treinados
   • 02. Rodando os testes do Darknet

5. Usando o YOLO com Python e OpenCV:

   • 01. Pegando arquivos já treinados
   • 02. Instalando OpenCV no Python usando pip install python-opencv
   • 03. Carregando os pesos e fazendo a detecção de objetos

6. Treinando uma nova classe:

   • 01. Colecionando imagens para treinamento
   • 02. Criando arquivos de anotações do objeto
   • 03. Organizando os dados para treinamento
   • 04. Treinando a rede neural
   • 05. Testando a nova classe

7. Testando a nova classe:

   • 01. Pegando os arquivos de pesos criados
   • 02. Testando com Python e OpenCV

O que Você Vai Aprender?

Neste curso, você vai aprender a usar o YOLO (You Only Look Once) junto com Python e OpenCV, e também vai explorar o poder da CUDA para acelerar o processamento das imagens. Vou guiá-lo através de todas as etapas, desde baixar o código fonte de cada projeto até treinar uma nova classe de objetos usando suas próprias imagens.

🖥️ Requisitos:

• Ter instalado Python na sua máquina.
• Possuir uma placa de vídeo compatível com CUDA, para acelerar o processamento durante o treinamento da rede neural.

Sua Jornada para Dominar a Detecção de Objetos

Com este curso, você estará em plena condição de dominar a detecção de objetos usando as ferramentas mais avançadas do mercado. Aprender visão computacional e detecção de objetos em alta velocidade com CUDA é uma habilidade valiosa, e este curso é a porta de entrada para você se aventurar nesse universo fascinante!

🎓 Prontos para Transformar suas Imagens em Realidades?

Então o que está esperando? Inscreva-se agora e comece a jornada para tornar-se um mestre na detecção de objetos com Darknet Yolo! Vamos construir, aprender e inovar juntos. 🌟

Acompanhe as Aulas:

Siga as instruções passo a passo, mate-as no vídeo, faça suas práticas e transforme sua habilidade em detecção de objetos. Estamos ansiosos para ver o que você vai criar com essas ferramentas poderosas!

🚀 Conquiste a Detecção de Objetos hoje mesmo!