AI radionica YOLOv5

AI radionica YOLOv5

Prijavi se do 08.07. na besplatni 3-tjedni Hands-On Workshop razvoja vlastite aplikacije bazirane na AI tehnologijama koju održava Luka Farkaš - ATOS Intern.

Poznati su ti pojmovi poput Machine Learning, Computer Vision, Neural Networks, TensorFlow, PyTorch, YOLO, ali nikako da uhvatiš vremena malo složiti razvojno okruženje i isprobati neki primjer koda da vidiš kako stvar funkcionira.

Ovaj workshop će ti upravo u tome pomoći!

Što je AI radionica YOLOv5?

Besplatna i za sve otvorena radionica u organizaciji ICT županije, EDIT CodeSchoola i uz podršku Odjela za informatiku Splitskog PMF-a. Ovu višetjednu Hands-on radionicu s temom: Prepoznavanje objekata korištenjem YOLOv5 održava Luka Farkaš - ATOS Intern. Naučiti ćeš kako krenuti u razvoj vlastite aplikacije za neku primjenu koja bi koristila automatizirano prepoznavanje objekata i uputiti će te u podešavanje razvojnog okruženja, potrebne tehnologije i samu problematiku strojnog učenja i prepoznavanja objekata korištenjem YOLO algoritma.

Kome je namijenjena?

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. Polaznik bi nakon završetka radionice bio sposoban prikupiti vlastite podatke, odabrati prikladan model i istrenirati isti. Tijekom pripreme podataka i treniranja modela, polaznik će biti sposoban 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. Neki datasetova 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.

 2. 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.

Plan radionice:

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. Predstavljanje vlastitih projekata

EDIT YOLOv5 tim

dr.sc. Saša Mladenović

dr.sc. Saša Mladenović

Professor @ PMF

dr.sc. Goran Zaharija

dr.sc. Goran Zaharija

Professor @ PMF

Luka Farkaš

Luka Farkaš

Intern @ ATOS

Lokacija

Predinkubacijski i coworking centar - PICS@FESB nalazi se na Fakultetu elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, Ruđera Boškovića 32, 21 000 Split

(unutarnji ulaz na 3.katu ili vanjski ulaz sa zapadne strane fakulteta)

 

 

Kontakt i više informacija

ICT županija / Digitalna Dalmacija

Domovinskog rata 2, 21000 Split, prizemlje, soba 7
tel. 021/400-027

pics@ictzupanija.hr

info@ictzupanija.hr​