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O que você aprenderá

  • Detecte objetos em imagens e vídeos utilizando a moderna arquitetura YOLO
  • Implemente o YOLO utilizando o framework Darknet e a biblioteca OpenCV com o Python
  • Entenda a teoria básica sobre detecção de objetos e arquitetura YOLO
  • Treine seu próprio detector personalizado utilizando as GPUs gratuitas do Google Colab

Requisitos

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição (if e for)
  • Conhecimentos básicos sobre Python são desejáveis
  • Conhecimentos básicos sobre o OpenCV são desejáveis (não obrigatório)

Descrição

Dentro da área da Visão Computacional existe a sub-área de detecção de objetos, que visa encontrar objetos personalizados em imagens e vídeos e é muito utilizada em carros autônomos, os quais precisam identificar pedestres e outros veículos para evitar colisões, bem como reconhecer placas de trânsito para seguir uma direção segura. Essas técnicas também podem ser utilizadas para detectar praticamente qualquer tipo de objeto em imagens ou vídeos, como por exemplo: relógios, placas de veículos, animais, faces de pessoas, celulares, logo de empresas dentre vários outros! Em resumo, você pode treinar um classificador para qualquer tipo de cenário!

Existem diversas técnicas dentro deste cenário, porém, a que mais se destaca e que possui resultados incríveis é chamada de YOLO (You Only Look Once) e consiste na utilização de Redes Neurais Convolucionais da área de Deep Learning (redes neurais profundas). Muitas grandes empresas estão utilizando essa técnica para diversos tipos de aplicações comerciais, como por exemplo, utilização em carros autônomos, robôs humanoides, sistemas de segurança e defesa, rastreamento de objetos e automação industrial.

Atualmente o YOLO é considerado o estado da arte em detecção de objetos em tempo real. A sua quarta versão (YOLOv4) apresentou melhoras significativas tanto em velocidade quanto em precisão, superando o resultado de todos os melhores detectores concorrentes até o momento de sua publicação.

E para levar você até essa área, neste curso você aprenderá na prática como utilizar o YOLO para detectar mais de 600 objetos diferentes em imagens e vídeos, utilizando a linguagem Python, o framework Darknet e também a biblioteca OpenCV! Todos os exemplos serão implementados passo a passo utilizando o Google Colab, ou seja, você não precisa se preocupar com instalações e configurações de bibliotecas em sua máquina, pois tudo será desenvolvido on-line utilizando as GPUs do Google! Além de utilizar os recursos prontos do YOLO, você também aprenderá a construir sua própria base de dados de imagens caso precise treinar um detector de objetos personalizado! Confira os tópicos do curso:

  • Teoria básica sobre detecção de objetos
  • Como o YOLO funciona
  • Detecção de objetos em imagens e vídeos, utilizando o framework Darknet e a biblioteca OpenCV
  • Criação de bases de dados para o treinamento de detectores personalizados
  • Teoria sobre redes neurais artificiais e redes neurais convolucionais

YOLO é considerada a arquitetura mais eficiente e moderna para detecção de objetos, que muitas empresas estão utilizando em seus projetos comerciais! Você está preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em aprender a arquitetura YOLO na teoria e prática
  • Pessoas interessadas em detecção de objetos personalizados
  • Pessoas interessadas na área de Visão Computacional
  • Alunos de graduação que cursam disciplinas de Computação Gráfica, Processamento Digital de Imagens ou Inteligência Artificial

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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Felix
Publicado 1 mês atrás
Cursos bastnte bom

O curso é bom, só faltou exercécios, mais exemplos e projetos. Mas é muito bom, tanto que eu quero mais.

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Watson Massatoshi Kajjikawa
Publicado 2 meses atrás
curso e bom

boa didática, linguagem acessível

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Profile photo ofmaikongp Maikon
Publicado 6 meses atrás
Atendeu minhas expectativas

O curso é muito bom. Mas seria interessante haver exercícios para ajudar na fixação da parte teórica.

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Publicado 8 meses atrás
por Dieisson Silva dos Santos

Me introduziu bem ao yolov4, só como sugestão, ficaria ainda mais interessante ao menos um exemplo prático para rodar localmente utilizando o conteudo lecionado.

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Publicado 8 meses atrás
por Ricardo duarte

Ótimo Curso, o instrutor domina plenamente o assunto!!!

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Publicado 8 meses atrás
por João Paulo Rodrigues de Andrade

Aula bem explicativa. É nítido que o instrutor teve cuidado em preparar as aulas. Além de mostrar os exemplos, mostra também o embasamento do seu conhecimento, indicando artigos para quem quiser se aprofundar mais no assunto.

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Publicado 9 meses atrás
por Eduardo Damone

Curso bem detalhado. Ótima didática. Seria perfeito se tivesse um módulo de pré-processamento de imagens.

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Publicado 9 meses atrás
por Itamar sereno moreira júnior

sua metodologia é incrivel

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Publicado 9 meses atrás
por Gabriel F. S. Filho

Muito bom o curso, pena que usa o Colab pra fazer os exemplos, se ensinasse a instalar e configurar o darknet no PC da pessoa com o processamento na GPU seria muito melhor.

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Publicado 9 meses atrás
por Dalton Luiz Vargas

Perfeito! Super completo! Ótimos instrutores!!

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