آموزش تقطیع ویدیو با پایتون با استفاده از یادگیری عمیق به صورت بلادرنگ - آخرین آپدیت

دانلود Video Segmentation with Python using Deep Learning Real-Time

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

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!



سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر دوره Introduction to Course

  • مقدمه Introduction

بخش بندی نمونه ویدیویی چیست؟ What is Video Instance Segmentation

  • مقدمه ای بر بخش بندی نمونه تصویر Introduction to Image Instance Segmentation

  • مقدمه ای بر بخش بندی نمونه ویدیویی Introduction to Video Instance Segmentation

معرفی YOLO و معماری آن Introduction to YOLO and its Architecture

  • معرفی YOLO و معماری آن Introduction to YOLO and its Architecture

YOLOv8 برای بخش بندی نمونه ویدیویی بلادرنگ YOLOv8 for Real-time Video Instance Segmentation

  • معرفی YOLOv8 برای بخش بندی نمونه ویدیویی بلادرنگ Introduction to YOLOv8 for Real-time Video Instance Segmentation

  • Google Colab برای نوشتن کد پایتون Google Colab for Writing Python Code

  • بخش بندی نمونه با پایتون با استفاده از YOLOv8 Instance Segmentation with Python using YOLOv8

مجموعه داده بخش بندی نمونه سفارشی وسایل نقلیه Custom Vehicles Instance Segmentation Dataset

  • مجموعه داده وسایل نقلیه برای بخش بندی نمونه Vehicles Dataset for Instance Segmentation

  • مجموعه داده بخش بندی نمونه وسایل نقلیه Vehicles Instance Segmentation Dataset

Google Colab برای نوشتن کد پایتون Google Colab for Writing Python Code

  • Google Colab برای نوشتن کد پایتون Google Colab for Writing Python Code

  • اتصال Google Colab با Google Drive برای خواندن و نوشتن داده ها Connect Google Colab With Google Drive To Read And Write Data

ابرپارامترها برای آموزش مدل بخش بندی نمونه HyperParameters for Training Instance Segmentation Model

  • ابرپارامترها برای آموزش مدل YOLO8 بخش بندی نمونه HyperParameters for Training Instance Segmentation YOLO8 Model

  • کد پایتون Python Code

آموزش بخش بندی نمونه YOLOv8 بر روی داده های وسایل نقلیه Training Instance Segmentation YOLOv8 on Vehicles Data

  • آموزش YOLOv8 برای بخش بندی نمونه تصویر و ویدیو Training YOLOv8 for Image and Video Instance Segmentation

  • کد پایتون برای آموزش مدل Python Code for Model Training

تست بخش بندی YOLOv8 بر روی فیلم ها و تصاویر Testing Segmentation YOLOv8 on Videos and Images

  • تست بخش بندی YOLOv8 بر روی تصاویر Testing Segmentation YOLOv8 on Images

  • تست بخش بندی YOLOv8 بر روی فیلم ها Testing Segmentation YOLOv8 on Videos

  • کد پایتون برای بخش بندی نمونه ها در فیلم ها و تصاویر Python Code to Segment Instances in Videos and Images

استقرار مدل بخش بندی ویدیویی آموزش دیده Deploy Trained Video Segmentation Model

  • استقرار مدل بخش بندی ویدیویی آموزش دیده Deploy Trained Video Segmentation Model

  • کد پایتون برای استقرار مدل Python Code to Deploy Model

منابع: کد کامل بخش بندی ویدیو و مجموعه داده Resources: Video Segmentation Complete Code and Dataset

  • منابع: کد کامل بخش بندی ویدیو و مجموعه داده Resources: Video Segmentation Complete Code and Dataset

مروری بر CNN، RCNN، Fast RCNN و Faster RCNN Overview of CNN, RCNN, Fast RCNN, and Faster RCNN

  • مروری بر CNN، RCNN، Fast RCNN و Faster RCNN Overview of CNN, RCNN, Fast RCNN, and Faster RCNN

Mask RCNN برای بخش بندی نمونه Mask RCNN for Instance Segmentation

  • معرفی Mask RCNN برای بخش بندی نمونه Introduction to Mask RCNN for Instance Segmentation

شروع کار با کتابخانه PyTorch Facebook Get Started with PyTorch Facebook Library

  • شروع کار با کتابخانه PyTorch Facebook Get Started with PyTorch Facebook Library

مجموعه داده سفارشی برای بخش بندی نمونه Custom Dataset for Instance Segmentation

  • مجموعه داده سفارشی برای بخش بندی نمونه Custom Dataset for Instance Segmentation

آموزش، ارزیابی و تجسم بخش بندی نمونه بر روی مجموعه داده سفارشی Train, Evaluate & Visualize Instance Segmentation on Custom Dataset

  • آموزش، ارزیابی و تجسم بخش بندی نمونه بر روی مجموعه داده سفارشی Train, Evaluate & Visualize Instance Segmentation on Custom Dataset

منابع: کد کامل Mask RCNN و مجموعه داده بخش بندی Resources: Mask RCNN Complete Code and Segmentation Dataset

  • منابع: کد کامل Mask RCNN و مجموعه داده بخش بندی Resources: Mask RCNN Complete Code and Segmentation Dataset

سخنرانی جایزه Bonus Lecture

  • بخش بندی معنایی تصویر با پایتون Image Semantic Segmentation with Python

نمایش نظرات

آموزش تقطیع ویدیو با پایتون با استفاده از یادگیری عمیق به صورت بلادرنگ
جزییات دوره
2.5 hours
28
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
419
4.2 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

Dr Mazhar Hussain Dr Mazhar Hussain

یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر، هوش مصنوعی و پایتون | مدرس CS

AI   Computer Science School AI Computer Science School

هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و دید کامپیوتر را با پایتون بیاموزید