Home / Pemrograman / Kursus/Jasa Machine Learning | Pengenalan Plat Nomor Otomatis, Aplikasi Web OCR dengan Python
Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia

Kursus/Jasa Machine Learning | Pengenalan Plat Nomor Otomatis, Aplikasi Web OCR dengan Python

Belajar Mengembangkan Deteksi Objek Plat Lisensi, OCR, dan Membuat Proyek Aplikasi Web menggunakan Deep Learning, TensorFlow 2, Flask

Apa yang akan Anda pelajari?

  • Deteksi Objek dari Awal
  • Deteksi Plat Nomor
  • Ekstrak teks dari Gambar menggunakan Tesseract
  • Latih InceptionResnet V2 di TensorFlow 2 untuk Deteksi Objek
  • API Web Berbasis Labu
  • Pelabelan Data Deteksi Objek menggunakan Alat Anotasi Gambar

Persyaratan

  • Pengetahuan dasar tentang Python
  • Pengetahuan tentang Deep learning dengan TensorFlow
  • Dasar-dasar HTML

Keterangan

Selamat datang di DETEKSI NOMOR DAN OCR: PROYEK APLIKASI WEB BELAJAR MENDALAM dari awal

Pemrosesan Gambar dan Deteksi Objek adalah salah satu bidang Ilmu Data dan memiliki beragam aplikasi di industri di dunia saat ini. Banyak industri mencari Ilmuwan Data dengan keterampilan ini. Kursus ini mencakup teknik pemodelan termasuk pelabelan data Deteksi Objek (gambar), pra-pemrosesan data, pembuatan Model Pembelajaran Mendalam ( InceptionResNet V2 ), evaluasi, dan produksi (Aplikasi Web)

Kami memulai kursus Arsitektur Proyek yang diikuti untuk Mengembangkan Aplikasi ini dengan Python. Kemudian saya akan menunjukkan cara mengumpulkan data dan label gambar untuk deteksi objek Plat Nomor atau Plat Nomor menggunakan Image Annotation Tool yang merupakan perangkat lunak open-source yang dikembangkan dengan python GUI (pyQT).

Kemudian setelah kami memberi label pada gambar, kami akan mengerjakan prapemrosesan data, membangun, dan melatih model deteksi objek pembelajaran mendalam (InceptionResnet V2) di TensorFlow 2 . Setelah model dilatih dengan kerugian terbaik, kami akan mengevaluasi model tersebut. Saya akan menunjukkan cara menghitung

  • Persimpangan Over Union (IoU)
  • Ketepatan model deteksi objek.

Setelah kita selesai dengan model Object Detection, kemudian menggunakan model ini kita akan memotong gambar yang berisi plat nomor yang juga disebut region of interest (ROI), dan meneruskan ROI ke Optical Character Recognition API Tesseract dengan Python (Pytesseract ). Dalam model ini, saya akan menunjukkan cara mengekstrak teks dari gambar.  Sekarang, kita akan menggabungkan semuanya dan membangun model Pipeline Deep Learning.

Pada modul terakhir, kita akan belajar membuat proyek aplikasi web menggunakan FLASK Python. Awalnya, kita akan mempelajari konsep dasar di Flask seperti perutean URL, render template, pewarisan template, dll . Kemudian kita akan membuat website kita menggunakan HTML, Bootstrap. Dengan itu kami akhirnya siap dengan Aplikasi kami.

APA YANG AKAN ANDA PELAJARI?

  • Membangun Proyek dalam Pemrograman Python
  • Pelabelan Gambar untuk Deteksi Objek
  • Melatih model Deteksi Objek (InceptionResNet V2) di TensorFlow 2.x
  • Evaluasi Model
  • Pengenalan Karakter Optik dengan Pytesseract
  • API Labu
  • Pengembangan Aplikasi Web Flask dalam HTML, Boostrap, Python

Kami juga menyediakan semua Notebook, file py dalam sumber daya yang akan berguna untuk referensi.

Untuk siapa kursus ini:

  • Siapa pun yang ingin membangun proyek pembelajaran mendalam dari awal
  • Pengembang python yang ingin mengembangkan Proyek OCR Plat Nomor
  • Siapa pun yang ingin mempelajari Proyek Pembelajaran Mendalam dari ujung ke ujung
  • Siapa yang penasaran dalam mengembangkan proyek Aplikasi Web di TensorFlow 2
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus/Jasa Python | Kelas Master Pemrograman Python

Kelas Master Pemrograman Python Apa yang akan Anda pelajari? Kuasai bahasa pemrograman Python dengan membuat …

Kursus/Jasa Python | Ultimate Seaborn: Visualisasi Data Dengan Python’s Seaborn

Visualisasi data berdampak tinggi di bawah dua baris kode Apa yang akan Anda pelajari? Ajukan …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *