YOLO Object Detection Bootcamp: YOLOv5 to YOLO26 2026
YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, YOLOv12 & YOLO26: Custom Object Detection, Segmentation, Tracking & Pose Estimation
YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, YOLOv12 & YOLO26: Custom Object Detection, Segmentation, Tracking & Pose Estimation
YOLO Object Detection Bootcamp: YOLOv5 to YOLO26 (2026 Edition)
Master the complete evolution of YOLO (You Only Look Once) — from YOLOv5 to YOLO26, including the newly added YOLOv12, and build real-world, production-ready computer vision systems.
This course is a comprehensive, hands-on bootcamp designed to take you from fundamentals to advanced applications in object detection, segmentation, pose estimation, tracking, and deployment using the latest Ultralytics frameworks.
What Makes This Course Unique?
Covers YOLO26 (latest 2026 model)
Hands-on training across multiple YOLO generations (v5 → v26)
Real-world projects: traffic analysis, PPE detection, wildlife detection, license plates, and more
Complete pipeline: dataset creation → training → evaluation → deployment
Course Structure
This course is divided into five major parts:
Part 1: YOLO26 (Next-Gen Vision AI)
Learn the latest breakthrough in edge-first AI models.
Key Topics:
YOLO26 architecture, innovations & benchmarks
Google Colab & Windows setup (Google Antigravity)
Multi-task capabilities:
Object Detection
Instance Segmentation
Image Classification
Pose Estimation
Oriented Bounding Boxes (OBB)
YOLOE-26
Hands-On Training:
Dataset annotation with Roboflow
Training models for:
Pothole detection
Instance segmentation
Wildlife detection
Human activity recognition
Plant classification
Advanced Applications:
Model export & deployment
Traffic heatmaps & vehicle analytics
Bird’s Eye View (BEV) transformation
Comparison:
YOLO26 vs YOLO11 (speed & accuracy)
Part 2: YOLOv12
Topics Covered:
Introduction to YOLOv12
What’s new in YOLOv12
Running YOLOv12 in Google Colab
Training YOLOv12 on custom datasets
Hands-On Project:
PPE (Personal Protective Equipment) detection using YOLOv12
Part 3: YOLO11 (Advanced Ultralytics Pipeline)
Deep dive into modern YOLO workflows.
Key Topics:
YOLO11 features & improvements
Implementation (Windows, Linux, Colab)
Model evaluation & performance analysis
Training Tasks:
Object detection (PPE)
Instance segmentation (potholes)
Pose estimation (human activity)
Image classification (plants)
Advanced Systems:
Multi-object tracking (Bot-SORT, ByteTrack)
Streamlit web applications
License plate detection with PaddleOCR
Real-World Datasets:
VisDrone (aerial detection)
KITTI dataset
Wildlife detection
Car parts segmentation
Part 4: YOLOv8 (Production-Level Applications)
Build industry-ready AI systems.
Fundamentals:
YOLO vs CNN, RCNN family
YOLOv8 architecture & improvements
YOLOv7 vs YOLOv8 comparison
Implementation & Training:
Running on Windows & Colab
Dataset preparation & annotation
Custom training
Projects:
Pothole detection
PPE detection
Object detection use-cases
Tracking & Analytics:
DeepSORT tracking
Traffic counting & speed estimation
Vehicle entry/exit monitoring
Segmentation & Advanced Applications:
Segmentation + tracking
Traffic lights, cracks, helmet detection
Face detection & analytics
License plate recognition
Object blurring
Web Development:
Flask integration
Full web app deployment
Live webcam applications
Part 5: YOLOv5 (Foundations)
Understand the base of modern YOLO systems.
Topics:
YOLOv5 implementation (Google Colab)
Training on custom datasets (PPE)
Wildlife detection project
Tools & Technologies Covered
Ultralytics YOLO (v5, v8, v11, v12, v26)
Python, OpenCV
Roboflow
DeepSORT, Bot-SORT, ByteTrack
PaddleOCR
Flask & Streamlit
Google Colab & local environments
What You’ll Build
Real-time object detection systems
Traffic analysis & monitoring solutions
License plate recognition systems
Pose estimation & activity recognition models
End-to-end AI pipelines
Deployable web applications
Who This Course is For
Beginners in computer vision & AI
Machine Learning engineers
Developers building AI applications
Researchers exploring latest YOLO models
By the End of This Course
You will be able to:
Work with all major YOLO versions (v5 → v26)
Train and fine-tune custom models
Build real-world AI applications
Deploy scalable computer vision systems
Khu vực Câu hỏi thường gặp trống
Potholes Detection Part1
Xem trướcPotholes Detection Part2
Xem trướcPersonal Protective Equipment Detection| Google Colab| Part 1
Xem trướcPPE Detection Part 2| Live Webcam Testing
Xem trướcPen and Book Detection Part 1
Xem trướcPen and Book Detection Part2
Xem trướcPen and Book Detection Part3
Xem trướcIntroduction to Multi-Object Tracking
Xem trướcImplementing YOLOv8 with Multi-Object Tracker DeepSORT Algorithm
Xem trướcImplementing YOLOv8 with Multi-Object Tracker DeepSORT Algorithm | Google Colab
Xem trướcTraffic Counting using YOLOv8 and DeepSORT Object Tracking
Xem trướcCar Velocity Calculation + Traffic Counting
Xem trướcVehicles Counting (Entering and Leaving) using YOLOv8 & DeepSORT Object Tracking
Xem trướcVehicles Counting Entering and Leaving Part1
Xem trướcVehicles Counting Entering and Leaving Part2
Xem trướcVehicles Counting Entering and Leaving with Speed Estimation
Xem trướcTraffic Lights Detection and Color Recognition using YOLOv8 | Custom Dataset
Xem trướcCracks Segmentation using YOLOv8.
Xem trướcHelmet Detection and Segmentation using YOLOv8
Xem trướcTraffic Watch: Automated Vehicle Direction Detection and Counting using YOLOv8
Xem trướcLicense Plate Detection and Recognition using YOLOv8
Xem trướcFace Detection, Gender Classification, Counting, Tracking, Alert and Analytics
Xem trướcObject Blurring using YOLOv8 with Object Tracking
Xem trướcVehicles Segmentation and Tracking with Vehicles Counting and Speed Estimation
Xem trướcInstallations
Xem trướcRunning YOLOv8
Xem trướcYOLOv8 with Webcam
Xem trướcYOLOv8 with Video
Xem trướcIntegrating YOLOv8 with Flask
Xem trướcTesting on Live Webcam
Xem trướcCreating a Complete Frontend WebApp
Xem trướcTraining YOLOv8 Custom Dataset
Xem trướcApp- Personal Protective Equipment (PPE) Detection
Xem trướcMac / Windows / Linux - all operating systems work with this course!
Understand the evolution of YOLO from YOLOv5 to YOLO26
Learn the architecture and innovations behind YOLO26
Set up and run YOLO models in Google Colab and local environments (Windows/Linux)
Perform object detection using YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, YOLOv12, and YOLO26
Apply instance segmentation using YOLO models
Implement pose estimation models for human activity recognition
Understand and use oriented bounding boxes (OBB) in object detection
Train custom YOLO models on your own datasets
Annotate and label datasets using Roboflow
Prepare datasets for training including splitting and preprocessing
Fine-tune YOLO models for specific real-world use cases
Evaluate model performance using appropriate metrics and testing techniques
Compare performance between different YOLO versions (YOLO26 vs YOLO11, YOLOv8, etc.)
Build real-world projects such as pothole detection systems
Develop PPE (Personal Protective Equipment) detection models
Create wildlife detection systems using custom datasets
Train image classification models using YOLO frameworks
Implement multi-object tracking using DeepSORT, Bot-SORT, and ByteTrack
Build traffic analysis systems including vehicle counting and speed estimation
Generate traffic heatmaps and visualize object detection outputs
Implement Bird’s Eye View (BEV) transformation for advanced traffic analytics
Develop license plate detection and recognition systems using PaddleOCR
Perform segmentation and tracking simultaneously on video streams
Build real-time computer vision applications using webcams and videos
Deploy trained YOLO models for real-world applications
Export YOLO models into different formats for deployment
Create interactive web applications using Flask and Streamlit
Integrate YOLO models into end-to-end AI pipelines
Work with real-world datasets like VisDrone and KITTI
Gain practical experience building scalable computer vision systems
1.2
1 Học viên
278 Khóa học
1253 Đánh giá
Xin chào các bạn, tôi là Nguyễn Đình Cường, một lập trình viên và giảng viên đam mê công nghệ với hơn 15 năm kinh nghiệm trong ngành công nghiệp phần mềm. Tôi tốt nghiệp từ Bưu Chính Viễn Thông và đã từng làm việc cho một số công ty công nghệ hàng đầu như FPT Software và VinGroup. Với chuyên môn chính là phát triển ứng dụng web, tôi đã làm việc với nhiều công nghệ như HTML, CSS, JavaScript, React cho front-end và Node.js, Express, MongoDB cho back-end. Không chỉ dừng lại ở việc viết mã, tôi còn yêu thích tìm hiểu sâu về thiết kế hệ thống và kiến trúc phần mềm. Tôi tin rằng quá trình học lập trình không chỉ đơn thuần là lý thuyết, mà còn là sự trải nghiệm thực tế và giải quyết vấn đề. Trong các khóa học của mình, tôi cố gắng cung cấp cho học viên những bài giảng thú vị và dễ hiểu, cùng với các bài tập thực hành giúp củng cố kiến thức. Tôi hy vọng rằng qua các khóa học của mình, bạn sẽ không chỉ học được cách viết mã, mà còn phát triển tư duy lập trình và kỹ năng giải quyết vấn đề. Hãy cùng nhau khám phá thế giới lập trình và biến ý tưởng của bạn thành hiện thực! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại liên hệ với tôi. Tôi rất vui được hỗ trợ bạn trong hành trình học tập của mình!
Xem chi tiết