机器学习课程 Complete Machine Learning Project YOLOv10

欢迎来到这个关于实时目标检测 YOLOv10 的全面实作课程！YOLOv10 是 YOLO 家族的最新版本，借鉴了之前版本的成功之处并吸取了教训，提供了迄今为止最佳的性能。本课程旨在带领您从初学者变为熟练使用 YOLOv10 处理各种目标检测任务。在整个课程中，您将学习如何设置和使用 YOLOv10，标记和创建数据集，并使用自定义数据来训练模型。 本课程分为三个主要部分：第一部分：学习使用具有经过预训练模型的 YOLOv10 在这一部分中，我们将首先利用 Google Colab，一个支持 GPU 的免费云平台，设置我们的环境。您将学习如何下载和使用预训练的 YOLOv10 模型来检测图像中的对象。我们将涵盖以下内容：设置环境并安装必要的软件包。下载预训练的 YOLOv10 模型。执行样本图像上的目标检测。可视化和解释检测结果。第二部分：使用 RoboFlow 进行标注和制作数据集在第二部分中，我们将专注于使用 RoboFlow 创建和管理自定义数据集。本节将教您如何：在 RoboFlow 网站上创建项目工作区。上传并准确标注图像。遵循数据标记的最佳实践，确保高质量的训练结果。将标记的数据集导出为与 YOLOv10 兼容的格式。第三部分：使用自定义数据集进行培训 课程的最后一部分致力于使用您的自定义数据集训练 YOLOv10。您将学习如何：配置培训过程，包括设置诸如时代和批量大小之类的参数。使用来自 RoboFlow 标记的数据集训练 YOLOv10 模型。监视训练进展并评估训练好的模型。为了提高性能，微调模型。使用自己的图像和视频测试训练好的模型，将其应用到现实世界的场景中。本课程对对 YOLOv10 新手并希望创建和训练自定义深度学习项目的学生，开发人员和爱好者非常有用。通过本课程，您将亲身体验到最先进的目标检测技术，并能够熟练使用 RoboFlow 处理各种深度学习和机器学习项目。希望能在课程中见到您！

创建者： William Farokhzad
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫，2通道
流派：电子学习 | 语言：英语 | 时长：15讲座（3小时11分钟） | 大小：1.46 GB

学习完整的机器学习项目使用 YOLOv10 模型和训练自定义数据集

你将学到什么：
如何使用 RoboFlow 网站创建 YOLOv10 深度学习项目
使用 YOLOv10 模型训练自定义数据集的技术
为目标检测注释和准备数据集的方法
如何通过自定义图片和视频测试和验证训练好的模型

要求：
可以上网的计算机
熟悉 Python 编程基础水平
可选：之前有目标检测框架的经验（有帮助但不是必需）
可选：对深度学习和机器学习概念有基本了解