آموزش بهینه‌سازی تعادل و تحلیل بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation) - آخرین آپدیت

دانلود Balance and Analyze Image Segmentation

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این دوره کوتاه به شما کمک می‌کند تا مدل‌های بخش‌بندی (Segmentation) را در شرایطی که کلاس‌ها دارای عدم تعادل شدید هستند و پیش‌بینی‌ها خطاهای تکرار شونده دارند، بهبود ببخشید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه استراتژی‌های متوازن‌سازی کلاس‌ها، مانند تابع زیان ترکیبی Focal-Dice و تنظیمات نمونه‌برداری را بر روی مجموعه‌داده‌های پزشکی یا صنعتی که در آن‌ها پیکسل‌های پیش‌زمینه بسیار کمیاب هستند، اعمال کنید. همچنین خواهید آموخت که چگونه ماسک‌های پیش‌بینی شده را با استفاده از اندازه‌گیری‌های ناحیه‌ای تحلیل کنید تا مواردی مانند بیش-بخش‌بندی (Over-segmentation)، کم-بخش‌بندی (Under-segmentation) و خطاهای مربوط به شکل را شناسایی کنید. از طریق ویدیوهای concise، فعالیت‌های عملی و نقاط بازبینی با مربی، مهارت‌های بهبود Recall، بررسی مؤلفه‌های متصل و ساخت لاگ‌های خطای ساده برای شناسایی الگوها را تمرین خواهید کرد. در پایان، شما یک رویکرد تکرارپذیر برای متوازن کردن مجموعه‌داده‌ها و تشخیص خطاهای سطح ماسک در گردش‌کارهای بخش‌بندی آماده برای تولید خواهید داشت.

سرفصل ها و درس ها

بهینه‌سازی تعادل و تحلیل بخش‌بندی تصاویر Balance and Analyze Image Segmentation

  • خوش‌آمدگویی و معرفی کلی Welcome and Overview

  • چرا عدم تعادل باعث شکست مدل‌های بخش‌بندی می‌شود Why Imbalance Breaks Segmentation Models

  • پیاده‌سازی تابع زیان ترکیبی Focal Dice Implementing Focal-Dice Hybrid Loss

  • چرا باید فراتر از معیار IoU تحلیل کنیم Why We Analyze Beyond IoU

  • ویژگی‌های ناحیه‌ای با استفاده از skimage.measure Region Properties With skimage.measure

  • تبریک و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey

نمایش نظرات

آموزش بهینه‌سازی تعادل و تحلیل بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
جزییات دوره
1h 39m
6
(آخرین آپدیت)
54
- از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar