یاد بگیرید چگونه با استفاده از پایتون و فریمورک PyTorch، مدلهای تشخیص اشیا (Object Detection) را آموزش دهید و پیادهسازی کنید. (Detectron2, Faster RCNN, YOLOv8)
در این دوره آموزشی، با مفاهیم و تکنیکهای کلیدی تشخیص اشیا با استفاده از یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.
آموزش کدنویسی تشخیص اشیا با پایتون و PyTorch
آشنایی با مدلهای یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا
تفاوت بین تشخیص اشیا تک مرحلهای و دو مرحلهای با پایتون
یادگیری معماریهای RCNN، Fast RCNN، Faster RCNN، Mask RCNN و YOLOv8
پیادهسازی تشخیص اشیا با Fast RCNN و Faster RCNN
تشخیص اشیا در ویدیو به صورت Real-time با YOLOv8
آموزش، تست و پیادهسازی YOLOv8 برای تشخیص اشیا در ویدیو
مقدمهای بر Detectron2 توسعه داده شده توسط Facebook AI Research (FAIR)
پیادهسازی تشخیص اشیا با مدلهای Detectron2
بررسی دیتاستهای سفارشی تشخیص اشیا با Annotation
تشخیص اشیا بر روی دیتاستهای سفارشی با استفاده از یادگیری عمیق
آموزش، تست، ارزیابی و نمایش نتایج مدلهای تشخیص اشیا
Instance Segmentation در سطح پیکسل با استفاده از Mask RCNN
Instance Segmentation بر روی دیتاستهای سفارشی با پایتون و PyTorch
این دوره، آموزش تشخیص اشیا با یادگیری عمیق با پایتون و PyTorch را از صفر تا صد پوشش میدهد و نیاز به هیچ دانش قبلی در زمینه Semantic Segmentation نیست.
برای شروع کار با Google Colab و نوشتن کد پایتون، به یک حساب کاربری Gmail نیاز دارید.
آیا آمادهاید تا به دنیای جذاب تشخیص اشیا با استفاده از یادگیری عمیق وارد شوید؟ در دوره جامع "یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا با پایتون و PyTorch"، شما را با مفاهیم و تکنیکهای ضروری برای تشخیص، دستهبندی و مکانیابی اشیا در تصاویر آشنا خواهیم کرد. تشخیص اشیا کاربردهای فراوانی در زمینههای مختلف دارد. از جمله:
خودروهای خودران: تشخیص اشیا برای درک محیط اطراف، تشخیص عابرین پیاده، خودروها، علائم راهنمایی و رانندگی و سایر اشیا.
نظارت و امنیت: استفاده از پهپادها برای شناسایی و ردیابی فعالیتهای مشکوک، متجاوزان و اشیا مورد نظر.
مانیتورینگ ترافیک: تشخیص کلاه ایمنی و پلاک خودرو، ردیابی بازیکنان، تشخیص عیوب، کاربردهای صنعتی و بسیاری موارد دیگر.
با استفاده از ترکیب قدرتمند برنامهنویسی پایتون و فریمورک یادگیری عمیق PyTorch، شما با الگوریتمها و معماریهای پیشرفتهای مانند R-CNN، Fast RCNN و Faster R-CNN آشنا خواهید شد. در طول این دوره، درک عمیقی از شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) و نقش آنها در تشخیص اشیا به دست خواهید آورد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از مدلهای از پیش آموزش داده شده استفاده کنید و آنها را برای تشخیص اشیا با استفاده از کتابخانه Detectron2 توسعه یافته توسط Facebook AI Research (FAIR) تنظیم کنید.
این دوره، فرآیند کامل تشخیص اشیا با استفاده از یادگیری عمیق با پایتون و PyTorch را به صورت عملی پوشش میدهد.
در پایان این دوره، دانش و مهارتهای لازم برای شروع استفاده از یادگیری عمیق برای حل مسائل تشخیص اشیا در کار یا تحقیقات خود را خواهید داشت. چه مهندس بینایی کامپیوتر، دانشمند داده یا توسعهدهنده باشید، این دوره بهترین راه برای ارتقای درک شما از یادگیری عمیق است. بیایید این سفر هیجانانگیز یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا با پایتون و PyTorch را آغاز کنیم.
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