物件偵測專題實作班-課程大綱

第一週

CNN總簡介

1.CNN 概念

2.CNN 著名的模型

3.CNN 應用

物件偵測介紹 (包含YOLOv4)

1.物件偵測基本概念

2.常用評估指標

3.物件偵測模型

第二週

影像切割 (Segmentation)

1.影像分割基本概念

2.常用評估指標

3.影像分割模型

Domain Adaptation

1.Naive Transfer Learning

2.Representation Disentanglement

3.Supervised vs. Unsupervised Feature Disentanglement

物件偵測實作

YOLOv4+Transfer Learning 實作

影像分割實作

Segmentation+Domain adaptation 實作

第三週

進階物件偵測主題

1. YOLOR

2.Tracking

3.Small Object Detection

4.YOLO Tiny

5.Model Compression

進階物件偵測主題實作

手把手帶領各進階主題實作

第四週

AIA案例分享

分享各種產業對於物件偵測的應用場景與實際應用案例

專題實作引導

從資料收集與清理、資料標註、模型訓練與調整、佈署到裝置

第五週

業界案例演講

邀請業界人士分享物件偵測成功個案與落地經驗分享

專題實作引導

從資料收集與清理、資料標註、模型訓練與調整、佈署到裝置