从头开始用Python完成深度学习项目

学习完整的Python深度学习项目课程简介
课程名称：从零开始学习完整的Python深度学习项目
课程描述：欢迎来到“使用Roboflow学习完整的Python深度学习项目”全面课程。本课程旨在为学生、开发人员和医疗爱好者提供实践经验，实施YOLOv8目标检测算法，用于在MRI图像中检测脑瘤的关键任务。通过完整的项目工作流程，您将学习从数据预处理到模型部署的基本步骤，利用Roboflow的功能进行高效的数据集管理。Complete Deep Learning Projects In Python From Scratch

您将学到什么：
医学成像和目标检测简介：深入了解医学成像，特别是MRI，在检测脑瘤中的关键作用。了解目标检测的基本原理及其在使用YOLOv8在医疗保健中的应用。
设置项目环境：学习如何设置项目环境，包括安装必要的工具和库，以实施YOLOv8进行脑瘤检测。
数据收集和预处理：探索收集和预处理MRI图像的过程，确保数据集经过优化，以便训练YOLOv8模型。
MRI图像标注：深入研究标注过程，在MRI图像上标记感兴趣的区域（ROI），以训练YOLOv8模型准确和精确地检测脑瘤。
与Roboflow集成：了解如何将Roboflow无缝集成到项目工作流程中，利用其功能进行高效的数据集管理、增强和优化。
训练YOLOv8模型：探索使用标注和预处理的MRI数据集进行完整训练YOLOv8的工作流程，了解参数，并监控模型性能。
模型评估和微调：学习评估训练模型的技术，微调参数以获得最佳性能，并确保在MRI图像中准确检测脑瘤。
部署模型：了解如何部署经过训练的YOLOv8模型，用于实际的脑瘤检测任务，使其准备好集成到医疗环境中使用。

MP4 |视频:h264，1920×1080 |语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译） |课程时长:1小时44分钟

从头开始学习Python中完整的深度学习项目

你会学到什么
探索收集和预处理面部表情数据集的过程，确保数据为训练YOLOv7模型而优化。
深入注释过程，在图像上标记面部表情，以训练YOLOv7模型进行准确而稳健的情感检测。
使用经过注释和预处理的数据集探索YOLOv7的端到端训练工作流，调整参数并监控模型性能。
了解如何将经过训练的YOLOv7模型部署到现实世界的情绪检测任务中，使其为集成到应用程序或系统中做好准备。

要求
对机器学习概念的基本理解。
访问具有互联网连接的计算机。

该课程适用于医学成像和人工智能领域的学生和专业人士。，对将YOLOv8应用于医疗对象检测项目感兴趣的开发人员和数据科学家。

课程概览：

第1部分:从头开始用Python完成深度学习项目的介绍

第1讲使用YOLOv8项目进行脑肿瘤检测的介绍

第2讲项目创建

第3讲用于脑肿瘤检测的数据集创建

第4讲数据集的注释

第5讲YOLOV8模型的训练数据集

第6讲验证模型

第7讲项目在PYCHARM IDE中执行

第2部分:使用YOLOv7项目进行情感检测的介绍

第8讲项目介绍

第9讲账户创建

第10讲数据集创建

第11讲注释和标签

第12讲培训YOLOV7模型

第13讲验证YOLOV7模型

第14讲皮查姆的项目执行

第3节:使用YOLOv7项目进行人脸识别的介绍

第15讲项目介绍

第16讲项目创建

第17讲使用视频和图像创建数据集

第18讲数据集的注释

第19讲训练YOLOV7模型

第20讲验证YOLOV7模型

第21讲项目在皮查姆执行

第4部分:GOOGLE COLAB简介

第22讲COLAB简介

第23讲进口项目

第24讲COLAB的火车模型

第25讲COLAB中的VALIADATE模型

第26讲在COLAB中下载模型