YOLOv7: Detekcja obiektów w Computer Vision

Opis

Szkolenie pogłębia wiedzę z zakresu najnowszej wersji algorytmu YOLO – YOLOv7, koncentrując się na praktycznych aspektach jego implementacji w systemach wizyjnych. Uczestnicy poznają zaawansowane techniki dostrajania modelu oraz metody jego optymalizacji dla różnych zastosowań przemysłowych. Program realizowany jest w formie intensywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast weryfikowana w praktycznych implementacjach.

Profil uczestnika

• Inżynierowie AI specjalizujący się w computer vision
• Programiści systemów detekcji obiektów
• Specjaliści od automatyzacji procesów przemysłowych
• Deweloperzy systemów monitoringu wizyjnego
• Architekci rozwiązań AI
• Inżynierowie R&D w branży wizyjnej

Agenda

1. Architektura YOLOv7
   • Ewolucja architektury YOLO
   • Innowacje w YOLOv7
   • Mechanizmy attention
   • Strategie treningu modeli
2. Zaawansowane techniki treningu
   • Przygotowanie własnych zbiorów danych
   • Augmentacja danych
   • Strategie uczenia transferowego
   • Techniki regularyzacji
3. Optymalizacja i dostrajanie
   • Strojenie hiperparametrów
   • Techniki kwantyzacji
   • Pruning modeli
   • Optymalizacja wydajności inferencji
4. Wdrożenie i monitoring
   • Deployment na urządzeniach brzegowych
   • Integracja z systemami przemysłowymi
   • Monitoring wydajności
   • Zarządzanie modelem w produkcji

Korzyści

• Zaawansowana wiedza o architekturze YOLOv7
• Umiejętność dostrajania modeli do specyficznych zastosowań
• Praktyczne doświadczenie w optymalizacji modeli
• Zdolność wdrażania rozwiązań w środowisku produkcyjnym
• Znajomość technik monitorowania wydajności
• Umiejętność zarządzania modelami w produkcji

Wymagane przygotowanie uczestników

• Zaawansowana znajomość deep learning
• Doświadczenie w implementacji sieci neuronowych
• Praktyczna znajomość PyTorch
• Wiedza z zakresu computer vision

Zagadnienia

• Architektura YOLOv7
• Zaawansowane techniki treningu
• Optymalizacja modeli deep learning
• Transfer learning
• Edge computing
• Kwantyzacja modeli
• Pruning sieci neuronowych
• Monitoring wydajności
• Zarządzanie modelami
• Deployment na urządzeniach brzegowych
• Integracja z systemami przemysłowymi
• Walidacja modeli w produkcji

Poznaj naszą firmę