YOLO (You Only Look Once) Eğitimi

Bu eğitim, katılımcılara YOLO algoritmasını kullanarak hızlı ve verimli nesne algılama ve tanıma uygulamaları geliştirme becerisi kazandırmayı hedefler. Katılımcılar, bilgisayarla görme projelerinde YOLO’nun nasıl kullanıldığını ve uygulanabilirliğini öğreneceklerdir.

YOLO (You Only Look Once) Eğitim İçeriği

Eğitim Süresi: 4  Gün

Gün 1: YOLO’ya Giriş ve Temel Kavramlar

  • YOLO Nedir? Tarihçesi ve Kullanım Alanları
  • YOLO Algoritmasının Çalışma Prensibi
  • YOLO’nun Avantajları ve Dezavantajları
  • YOLO Model Mimarisi ve Katman Yapısı
  • Önceden Eğitilmiş YOLO Modelleri (YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5)

Gün 2: YOLO Kurulumu ve Çalışma Ortamı

  • Python ve Gerekli Kütüphanelerin Kurulumu
  • Darknet ve Diğer Çalışma Ortamlarının Tanıtımı
  • YOLO Modelini Kullanarak Nesne Algılama
  • Görüntü ve Video Girdileri Üzerinde Çıktı Almak
  • Hiperparametre Ayarları ve İyileştirme

Gün 3: YOLO ile Nesne Algılama ve Eğitim Süreci

  • YOLO için Veri Hazırlama ve Veri Kümesi Etiketleme
  • Model Eğitimi için Hyperparameter Optimization
  • Transfer Öğrenme ve Önceden Eğitilmiş Modellerin Kullanımı
  • Eğitim Sonuçlarının Analizi ve Model Performansını Değerlendirme
  • Gerçek Zamanlı Nesne Algılama Uygulamaları

Gün 4: YOLO ile Proje Geliştirme ve Uygulamalar

  • YOLO’yu Gerçek Zamanlı Video Akışında Kullanma
  • YOLO’yu Farklı Donanımlarda Optimizasyon (GPU/CPU Performansı)
  • YOLO Tabanlı Proje Uygulamaları ve Farklı Senaryolar
  • YOLO Modelini TensorFlow ve OpenCV ile Entegre Etme