Login

YOLO Object Detection Bootcamp: YOLOv5 to YOLO26 2026

YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, YOLOv12 & YOLO26: Custom Object Detection, Segmentation, Tracking & Pose Estimation

  • 0.0 (0 Reviews)
  • 1 Students
  • 83 Lessons
  • Nguyễn Đình Cường

Course Overview

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

See more

FAQ

FAQ area empty

Course curriculum

Requirment

  • Mac / Windows / Linux - all operating systems work with this course!

Outcomes

  • 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

Instructor

...
Nguyễn Đình Cường

1.2

  • ... 1 Student
  • ... 330 Courses
  • ... 1253 reviews

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!

View Details

Reviews

Rate this course :

Remove all