لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش برچسبگذاری و تحلیل اشیاء برای بینایی ماشین
- آخرین آپدیت
دانلود Annotate and Analyze Objects for Vision
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره کوتاه به شما میآموزد چگونه مجموعهدادههای (Dataset) بینایی ماشین قابلاعتمادی بسازید و مدلهای تشخیص اشیاء را با اطمینان پیکربندی کنید. شما یاد میگیرید که چگونه یک فرآیند برچسبگذاری با کنترل کیفیت را اجرا کنید، کادرهای محدودکننده (Bounding Boxes) را بررسی نمایید، راهنمای برچسبزنها باشید و سازگاری دادهها را با استفاده از ممیزیهای مبتنی بر IoU ارزیابی کنید. همچنین، نحوه تحلیل اندازه اشیاء با استفاده از خوشهبندی (Clustering) برای تولید پارامترهای Anchor Box برای مدلهایی مانند YOLOv8 را بررسی خواهید کرد. از طریق ویدیوهای فشرده، متون راهنما و تمرینات عملی، کار با ابزارهایی مانند CVAT و نوتبوکهای پایتون را برای انجام وظایفی که در تیمهای عملیاتی بینایی ماشین رایج است، تمرین میکنید. در پایان، قادر خواهید بود یک مجموعه داده تمیز از Bounding-box ایجاد کرده و از اندازهگیریهای واقعی برای تنظیم Anchorهای مدل استفاده کنید؛ مهارتهایی که زیربنای خط لولههای (Pipelines) قدرتمند و مقیاسپذیر در بینایی ماشین هستند.
سرفصل ها و درس ها
برچسبگذاری و تحلیل اشیاء برای بینایی ماشین
Annotate and Analyze Objects for Vision
چرا برچسبگذاری باکیفیت دقت مدل را تغییر میدهد
Why Quality Annotation Shapes Model Accuracy
برچسبگذاری با کنترل کیفیت: قوانین و موارد خاص
Quality-Controlled Annotation: Rules and Edge Cases
نحوه اجرای اسپرینت برچسبگذاری با CVAT در تیمها
How Teams Run a CVAT Labeling Sprint
چرا Anchor Boxها برای تشخیص اشیاء اهمیت دارند
Why Anchor Boxes Matter for Detection
درک ابعاد باکسها و مقیاس اشیاء
Understanding Box Dimensions and Object Scale
تولید و درج Anchorها در تنظیمات YOLOv5
Generate and Insert Anchors into YOLOv5 Config
تبریک و مسیر یادگیری مستمر
Congratulations and Continuous Learning Journey
نمایش نظرات