Курс на Stepik
Обложка курса «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ» на Stepik
Бесплатно

Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ ★ 4.700

Открыть на
STEPIK.ORG

В этом курсе вы познакомитесь с одним из направлений компьютерного зрения. У вас будет возможность самостоятельно с нуля написать и обучить нейронные сети для задачи детекции.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Учеников на курсе 1 314
Сертификаты, выданные на курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Отзывов получено 10
Рейтинг курса «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Рейтинг курса 4.700
Уроки в курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Количество уроков 16
Тесты в курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Количество квизов 43
Задачи с кодом в курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Время прохождения курса —
Обновления курса «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ» 3 раздела Уроки в курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ» 16 уроков Тесты в курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ» 43 теста Задачи в курсе «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ» 5 задач Время прохождения курса «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ» 5 ч. Последнее обновление курса «Object Detection: от ТЕОРИИ до РЕАЛИЗАЦИИ» обн. 1 год назад

1. Введение

3 урока
Открытый
1.1 Структура курса. ↗
1 043
286
4м 3с
21
Открытый
1.2 Немного про свёртки. ↗
373
155
16м 35с
20
Открытый
1.3 Локализация. ↗
253
162
14м 49с
15

2. Метрики и не только.

4 урока
Закрытый
2.1 Разметка данных. ↗
246
67
70м 33с
17
Закрытый
2.2 Intersection over Union / IoU. ↗
192
110
14м 43с
11
Закрытый
2.3 Non Maximum Suppression / NMS. ↗
180
61
33м 12с
13
Закрытый
2.4 mean Average Precision / mAP. ↗
186
73
19м 31с
7

3. Архитектуры НС и их реализация.

9 уроков
Закрытый
3.1 YOLOv1. ↗
195
18
63м 39с
6
Закрытый
3.2 SSD. ↗
127
17
25м 34с
3
Закрытый
3.3 YOLOv3. ↗
80
80
17м 12с
3
Закрытый
3.4 Focal Loss, GIoU, DIoU, CIoU. ↗
80
80
14м 5с
4
Закрытый
3.5 YOLOv4 и YOLOv5. ↗
71
71
16м 28с
2
Закрытый
3.6 CornerNet и CenterNet. ↗
69
69
13м 50с
1
Закрытый
3.7 FCOS ↗
62
62
9м 5с
1
Закрытый
3.8 YOLOv8 ↗
70
70
16м 51с
2
Закрытый
3.9 YOLOv10 ↗
74
74
11м 58с
1