لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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
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.
نمایش نظرات