بهبود تصویر در نور کم و یادگیری عمیق با پایتون

Low-Light Image Enhancement and Deep Learning with Python

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: ارتقای عکاسی در نور کم با پایتون، کراس، تنسورفلو و گوگل کولب: رویکرد عملی یادگیری عمیق چالش‌های پیش روی عکاسی در نور کم و اهمیت تکنیک‌های بهبود تصویر را درک کنید. با The LoL Dataset و نقش آن به عنوان منبعی برای توسعه و ارزیابی الگوریتم های بهبود تصویر در نور کم آشنا شوید. با نحوه راه‌اندازی دایرکتوری کاری در Google Drive برای سازماندهی فایل‌ها و مجموعه داده‌های پروژه آشنا شوید. در مورد ساختار و محتویات مجموعه داده LoL، از جمله مجموعه های آموزش، آزمایش و اعتبار سنجی، دانش کسب کنید. در استفاده از Python، Keras و Google Colab برای پیاده سازی الگوریتم های بهبود تصویر در نور کم مهارت ایجاد کنید. کاوش تکنیک‌ها، از جمله ترکیب ویژگی‌های هسته انتخابی، بلوک‌های توجه فضایی و کانالی، بلوک‌های باقی‌مانده چند مقیاسی، و گروه‌های باقی‌مانده بازگشتی. مفاهیم توابع از دست دادن سفارشی و معیارهای ارزیابی عملکرد مدل در کارهای بهبود تصویر را درک کنید. تجربه عملی در آموزش، ارزیابی و تنظیم دقیق مدل های یادگیری عمیق برای بهبود تصویر در نور کم با استفاده از مجموعه داده های دنیای واقعی به دست آورید. بیاموزید که چگونه پیشرفت آموزش مدل را تجسم و تجزیه و تحلیل کنید، از جمله معیارهای ضرر و عملکرد در طول دوره‌ها. مهارت‌هایی را برای استقرار مدل‌های آموزش‌دیده برای بهبود تصاویر در نور کم و ایجاد نتایج بصری جذاب ایجاد کنید. پیش نیازها:دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال اینترنت پایدار. یک حساب Google برای دسترسی به Google Colab و Google Drive، که در آن مواد دوره و مجموعه داده ها میزبانی می شود.

به دنیای فراگیر یادگیری عمیق برای بهبود تصویر خوش آمدید! در این دوره جامع، دانش آموزان با تکنیک های پیشرفته و کاربردهای عملی یادگیری عمیق با استفاده از Python، Keras و TensorFlow آشنا می شوند. از طریق پروژه‌های عملی و سخنرانی‌های تئوری، شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه تصاویر در نور کم را بهبود بخشند، نویز را کاهش دهند و وضوح تصویر را با استفاده از پیشرفته‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق بهبود بخشند.


اهداف کلیدی آموزشی:

  • اصول یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بهبود تصویر را بدانید.

  • تکنیک‌های عملی برای پیش‌پردازش و تقویت داده‌های تصویر با استفاده از کتابخانه‌های پایتون را کاوش کنید.

  • مدل‌های یادگیری عمیق را برای کارهای بهبود تصویر پیاده‌سازی کنید.

  • در استفاده از چارچوب‌های Keras و TensorFlow برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق تسلط پیدا کنید.

  • از Google Colab برای توسعه، آموزش و ارزیابی بی‌وقفه مدل‌های یادگیری عمیق در یک محیط مبتنی بر ابر استفاده کنید.

  • در مورد مفاهیم پیشرفته مانند ترکیب ویژگی های هسته انتخابی، مکانیسم های توجه فضایی و کانال، و بلوک های باقیمانده چند مقیاسی برای نتایج بهتر بهبود تصویر، بینش به دست آورید.

  • تکنیک های آموخته شده را در سناریوها و مجموعه داده های دنیای واقعی به کار ببرید و مهارت های عملی را از طریق پروژه ها و تکالیف عملی تقویت کنید.

  • برای فرصت‌های شغلی پرسود در زمینه‌هایی مانند بینایی رایانه، پردازش تصویر، و یادگیری ماشین، مجهز به مهارت‌های عملی و دانش کسب‌شده از دوره، آماده شوید.


در پایان این دوره، دانش‌آموزان تخصص لازم را برای مقابله با وظایف پیچیده بهبود تصویر با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای یادگیری عمیق خواهند داشت. با داشتن تجربه عملی و درک نظری، فارغ التحصیلان در موقعیت مناسبی قرار خواهند گرفت تا فرصت های شغلی مفیدی را در صنایعی که به دنبال تخصص در پردازش تصویر و فناوری های یادگیری عمیق هستند، تضمین کنند.


سرفصل ها و درس ها

مبانی Fundamentals

  • مقدمه Introduction

  • درباره این پروژه About this Project

  • برنامه های کاربردی Applications

  • فرصت های شغلی Job Opportunities

  • چرا پایتون، کراس و گوگل کولب؟ Why Python, Keras, and Google Colab?

ساخت و آموزش مدل Building and Training the Model

  • راه اندازی دایرکتوری کاری Working directory set up

  • مجموعه داده Dataset

  • داخل Code.ipynb چیست؟ What is inside Code.ipynb?

  • کد راه اندازی Launch Code

  • GPU را فعال کنید Enable the GPU

  • Google Drive را در نوت بوک Google Colab نصب کنید Mount Google Drive in a Google Colab notebook

  • واردات کتابخانه های مختلف Import various libraries

  • دانه های تصادفی را تنظیم می کند و اندازه تصویر و اندازه دسته ای را تعریف می کند Sets random seed and defines image size and batch size

  • یک تصویر را بخوانید و از قبل پردازش کنید Read and preprocess an image

  • برش تصادفی تصاویر Randomly cropping images

  • بارگیری و پیش پردازش داده های تصویر Loading and preprocessing image data

  • ساخت خط لوله داده TensorFlow Constructing a TensorFlow dataset pipeline

  • تعریف مسیرهای فایل برای آموزش، اعتبار سنجی و مجموعه داده های آزمایشی Defining file paths for training, validation, and test datasets

  • مجموعه داده ها را برای آموزش و اعتبار سنجی راه اندازی می کند Initializes datasets for training and validation

  • به طور انتخابی ویژگی های چند مقیاسی را ادغام کنید Selectively integrate multi-scale features

  • وزن های توجه فضایی را به صورت پویا یاد بگیرید Dynamically learn spatial attention weights

  • یک مکانیسم توجه کانالی ایجاد کنید Create a channel-wise attention mechanism

  • مکانیسم های توجه از نظر کانال و مکانی را با هم ترکیب می کند Combines both channel-wise and spatial-wise attention mechanisms

  • استخراج ویژگی را انجام دهید Perform feature extraction

  • ابعاد فضایی نقشه های ویژگی را افزایش دهید Increase the spatial dimensions of the feature maps

  • بلوک باقیمانده چند مقیاسی Multi-scale residual block

  • گروه باقیمانده بازگشتی Recursive residual group

  • معماری برای مدل شبکه باقیمانده تکراری چندگانه Architecture for the Multiple Iterative Residual Network model

  • معیار از دست دادن و ارزیابی سفارشی Custom loss and evaluation metric

  • تدوین Compiling

  • آموزش مدل Training of the model

  • ذخیره مدل آموزش دیده Saving the trained model

  • ترسیم از دست دادن آموزش و اعتبارسنجی Plotting the training and validation loss

  • ترسیم آموزش و اعتبارسنجی نسبت سیگنال به نویز پیک Plotting the training and validation Peak Signal-to-Noise Ratio

  • تجسم چندین تصویر Visualize multiple images

  • بهبود تصویر با استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده Image enhancement using a pre-trained model

  • بازرسی بصری Visual inspection

نمایش نظرات

بهبود تصویر در نور کم و یادگیری عمیق با پایتون
جزییات دوره
1.5 hours
37
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
103
5 از 5
دارد
دارد
دارد
Karthik K
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Karthik K Karthik K

مهندس محاسبات مهندس اختصاص داده شده به استفاده از قدرت CFD و یادگیری ماشین برای حل مشکلات دنیای واقعی ، بهبود طراحی و ارزیابی عملکرد. بیش از ده سال تجربه در مهندسی و محیط تحقیق و توسعه. متخصص مهندسی با تمرکز بر چند فیزیک CFD-ML از IIT Madras. با تجربه در اجرای راه حل های عمل گرا برای مسئله پیچیده کسب و کار.