Split Tech City je zajednica sastavljena od tvrtki, udruga, institucija, meetupa i pojedinaca koji su posvećeni razvoju tehnološkog sektora u Splitu i regiji.

Postani član

Radionica za učenje programiranja aplikacija umjetne inteligencije (AI)

U organizaciji ICT županije i EDIT CodeSchool, Luka Farkaš – ATOS Intern…
Prijavi se

Podijeli s prijateljima

U organizaciji ICT županije i EDIT CodeSchool, Luka Farkaš – ATOS Intern uz podršku Odjela za informatiku Splitskog PMF-a, održat će višetjednu Hands-on radionicu s temom “Prepoznavanje objekata korištenjem YOLOv5″.

Radionica je zamišljena kao samostalan rad na modelima detekcije objekata uz kratke prezentacije i simulacije o istima.

Polaznici bi se upoznali s koracima i postupcima (workflow) pri kreiranju modela neuronskih mreža za rad s Machine Learning algoritmima u svijetu računalnog vida (CV), odnosno detekcije objekata.

Nakon završetka radionice, polaznici će biti sposobni prikupiti vlastite podatke, odabrati prikladan model i istrenirati isti.

Tijekom pripreme podataka i treniranja modela, polaznici će biti sposobni uvidjeti potencijalne probleme i optimizirati ih na što efikasniji način.

Plan radionice:
  1. Upoznavanje s python bilježnicama i YOLOv5 frameworkom uz treniranje unaprijed pripremljenih datasetova dostupnih na Roboflow-u.
  2. Neki datasetovi su: Aerial Maritime Drone Dataset, Mask Wearing Dataset, Blood Cells Dataset, Vehicle OpenImages Dataset i drugi. Zašto je YOLO prekretnica u problemima detekcije objekata? Ogledni pregled mogućnosti koje pružaju YOLOv5 i Roboflow. Treniranje modela, evaluacija rezultata i testiranje modela na drugim primjerima.
  3. Machine Learning workflow uz kratke zadatke i PyTorch tutorijale: augmentacije, hiperparametri, optimizacija, loss funckije, aktivacijske funkcije, slojevi neuronske mreže itd. Upoznavanje s konvolucijskim neuronskim mrežama uz razne simulacije. Rad s PyTorch frameworkom i njegove mogućnosti. Usporedba YOLOv5 (one-shot detector) s two-shot detektorima i detaljnija analiza YOLOv5.
  4. Testiranje drugih YOLO modela te usporedba sa sličnima. Usporedba rezultata i brzine treniranja i detekcije. Unaprjeđivanje detekcije objekata na praćenje objekata pomoću DeepSort algoritama. Dogovor i ideje za vlastite projekte.
  5. Pripremanje podataka, health check, augmentacije itd… Možemo li od male količine podataka istrenirati model koji detektira „dovoljno“ dobro? Samostalan rad uz međusobno savjetovanje i suradnju.
  6. Multi-object tracking na vlastitom projektu. Pregled i komentiranje projekata i ideje za daljni rad. Detekcija određene pozicije kako bi se poboljšala točnost modela i prikupljenih podataka.
  7. Predstavljanje vlastitih projekata

Radionica je besplatna i održavala bi se tijekom srpnja u PICS@FESB predinkubatoru ICT županije, u periodu od 11.7. do 30.7., a polaznici bi na kraju workshopa izradili i vlastiti projekt.

Prijave su otvorene do 08.07.  a link za prijavu je ovdje: https://bit.ly/34Yolo

Znaš za neki događaj koji nam je promakao?
Dojavi nam da dopunimo kalendar!