مقدمه: به دنیای پویای بینایی ماشین قدم بگذارید و آماده باشید تا به یک استاد واقعی در زمینه پردازش تصاویر متحرک تبدیل شوید! در دنیای «قطعهبندی نمونهای ویدیو با پایتون با استفاده از یادگیری عمیق» غوطهور شوید. جادوی نهفته در هر فریم را آزاد کنید، هنر داستانسرایی پویا را بیاموزید و رقص پیکسلها را با جدیدترین تکنیکهای یادگیری عمیق رمزگشایی کنید. این دوره گذرنامه شما برای باز کردن اسرار پنهان در پیکسلهای تصاویر متحرک است. چه یک تازهکار باشید و چه یک علاقهمند که مشتاق است در پیچیدگیهای تجزیه و تحلیل ویدیو غوطهور شود، این سفر نوید میدهد که دنیای یادگیری عمیق را در زمینه روایتهای بصری پویا رمزگشایی کند.
قطعهبندی نمونهای یک وظیفه بینایی ماشین برای تشخیص و قطعهبندی اشیاء منفرد در سطح پیکسل است. برخلاف قطعهبندی معنایی، که یک برچسب کلاس را به هر پیکسل اختصاص میدهد بدون اینکه بین نمونههای شیء تمایز قائل شود، قطعهبندی نمونهای هدفش تمایز بین هر نمونه شیء منحصربهفرد در تصویر است. قطعهبندی نمونهای گامی فراتر از تشخیص شیء است و شامل شناسایی اشیاء منفرد و قطعهبندی آنها از بقیه ناحیه میشود. خروجی یک مدل قطعهبندی نمونهای مجموعهای از ماسکها یا خطوط است که هر شیء را در تصویر مشخص میکند، همراه با برچسبهای کلاس و امتیازات اطمینان برای هر شیء. قطعهبندی نمونهای زمانی مفید است که شما نیاز داشته باشید نه تنها بدانید اشیاء در یک تصویر کجا هستند، بلکه شکل دقیق آنها چیست. بنابراین، قطعهبندی نمونهای با تشخیص و تمایز بین نمونههای خاص اشیاء، درک دقیقتری از صحنه ارائه میدهد. این تشخیص دقیق در برنامههایی که موقعیتیابی دقیق شیء مورد نیاز است ضروری است. برای مثال، در زمینه وسایل نقلیه خودران، قطعهبندی نمونهای برای درک محیط اطراف ارزشمند است. به شناسایی و ردیابی عابران پیاده، وسایل نقلیه و سایر موانع با دقت بالا کمک میکند و به ناوبری ایمن کمک میکند.
یادگیری عمیق یکی از موثرترین رویکردها برای قطعهبندی نمونهای است که شامل آموزش یک شبکه عصبی برای یادگیری روابط پیچیده بین پیکسلها و قادر به یادگیری نمایش ویژگیهای غنی است. هدف از قطعهبندی نمونهای آموزش یک مدل یادگیری عمیق است که میتواند به تصویر چندین شیء نگاه کند و قادر به تشخیص و شناسایی اشیاء منفرد در سطح پیکسل باشد. در این دوره، شما قطعهبندی نمونهای ویدیوی بیدرنگ را با جدیدترین YOLOv8 که یک CNN عمیق است انجام خواهید داد و همچنین قطعهبندی نمونهای را با استفاده از Mask RCNN که یک CNN مبتنی بر منطقه است انجام خواهید داد.
اهمیت: درک قطعهبندی نمونهای ویدیو در خط مقدم نوآوریهای فناوری قرار دارد. این فراتر از صرف تشخیص شیء است و درک سطح پیکسلی از حرکت و شکل هر شیء را در طول زمان ارائه میدهد. اهمیت این مهارت در صنایع مختلف گسترش مییابد و بر پیشرفتها در رباتیک، سیستمهای خودکار، مراقبتهای بهداشتی، سرگرمی و موارد دیگر تأثیر میگذارد.
کاربردها:
نظارت و امنیت: با تسلط بر قطعهبندی نمونهای ویدیو برای شناسایی دقیق اشیاء، به توسعه سیستمهای امنیتی پیشرفته کمک کنید.
سیستمهای خودکار: مهارتهای خود را برای برنامههایی مانند خودروهای خودران و پهپادها ارتقا دهید، جایی که ردیابی دقیق اشیاء برای تصمیمگیری بسیار مهم است.
تصویربرداری پزشکی: به حوزه پزشکی وارد شوید، جایی که درک سطح پیکسلی در توالیهای ویدیویی به مکانیابی و ردیابی دقیق برای اهداف تشخیصی کمک میکند.
صنعت سرگرمی: به لیگ سازندگان در صنعت سرگرمی بپیوندید، هنر جلوههای بصری جذاب را از طریق قطعهبندی دقیق اشیاء در ویدیوها تسلط دهید.
اهداف کلیدی دوره:
در این دوره، یک پایپلاین کامل برای قطعهبندی نمونهای ویدیوی بیدرنگ را دنبال خواهید کرد:
قطعهبندی نمونهای ویدیوی بیدرنگ با پایتون و Pytorch با استفاده از یادگیری عمیق
ساخت، آموزش و آزمایش مدلهای یادگیری عمیق روی دادههای سفارشی و استقرار در پروژههای خود
معرفی YOLOv8 و معماری یادگیری عمیق آن
معرفی Mask RCNN و معماری یادگیری عمیق آن
قطعهبندی نمونهای ویدیو با استفاده از YOLOv8 با پایتون
قطعهبندی نمونهای با استفاده از Mask RCNN با پایتون
پیکربندی مجموعه داده وسایل نقلیه سفارشی با حاشیهنویسی برای قطعهبندی نمونهای
تنظیمات ابرپارامترها برای آموزش مدلهای قطعهبندی نمونهای
آموزش مدلهای قطعهبندی نمونهای YOLOv8 و Mask RCNN روی مجموعهدادههای سفارشی
آزمایش مدلهای قطعهبندی نمونهای آموزشدیده روی فیلمها و تصاویر
انجام قطعهبندی نمونهای خودرو، موتورسیکلت و کامیون
استقرار مدلهای قطعهبندی نمونهای آموزشدیده
بنابراین، آیا آمادهاید تا درک خود را از یادگیری عمیق به سطح بعدی ببرید و یاد بگیرید که چگونه آن را در مسائل دنیای واقعی اعمال کنید؟ این دوره به طور ویژه برای ارائه تجربه عملی به شما با استفاده از پایتون و Pytorch برای ساخت، آموزش و آزمایش مدلهای یادگیری عمیق برای کاربردهای قطعهبندی نمونهای طراحی شده است. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود قطعهبندی نمونهای ویدیوی بیدرنگ را در مسئله دنیای واقعی خود بر روی مجموعهدادههای سفارشی با استفاده از پایتون انجام دهید. تجربه عملی با پایتون و چارچوبهای یادگیری عمیق به دست آورید و مهارتهایی را به دست آورید که در صنایع مختلف تقاضای زیادی دارند. به یک داستانگوی بصری تبدیل شوید و زبان پیکسلها را در تصاویر متحرک تفسیر کنید. از این فرصت استفاده کنید تا در خط مقدم پیشرفتهای فناوری قرار بگیرید و تأثیری ماندگار در زمینههایی بگذارید که تجزیه و تحلیل ویدیو کلید باز کردن قفل آینده است.
در این سفر یادگیری همراه شوید، جایی که ادغام پایتون، یادگیری عمیق و قطعهبندی نمونهای ویدیو در انتظار اکتشاف شما است. فرصت خود را برای شرکت در این تجربه تحولآفرین از دست ندهید. اکنون ثبت نام کنید و اشتیاق خود را به تخصص تبدیل کنید!
Dr Mazhar Hussain
یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر، هوش مصنوعی و پایتون | مدرس CS
AI Computer Science School
هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و دید کامپیوتر را با پایتون بیاموزید
نمایش نظرات