TensorFlow 2 ve Keras ile nesne tespiti (object detection) modelleri
geliştirmeye odaklanan uygulamalı bir eğitim. Veri hazırlama/etiketleme, model seçimi, transfer learning,
eğitim–değerlendirme (IoU, mAP) ve yerel/GCP üzerinde dağıtım adımlarını uçtan uca kapsar.
Müfredattan Başlıklar
Object detection as a concept in computer vision — 8 ders • 52 dk
How to choose the right neural network — 8 ders • 41 dk
Software setup — 7 ders • 1 sa 8 dk
Data for object detection — 8 ders • 1 sa 4 dk
Training on your local machine — 11 ders • 1 sa 38 dk
Training with Google Cloud AI Platform — 13 ders • 2 sa 35 dk
YOLO v3 for object detection — 17 ders • 1 sa 54 dk
Kazanımlar
Nesne tespiti probleminin temelleri ve uygun mimari seçimi (SSD, Faster R-CNN, YOLO).
Veri hattı: etiketleme formatları (COCO/VOC), TFRecord oluşturma, veri artırma.
TF2 Object Detection API ile transfer öğrenmesi ve hiperparametre ayarlama.
Değerlendirme: IoU, Precision/Recall ve mAP metrikleri; TensorBoard ile izleme.
Dağıtım: Yerel eğitim ve Google Cloud AI Platform üzerinde ölçekli eğitim/servis.
