PyTorch Görüntü Bölümleme: UNet ve Temel Modelleri Öğrenin

Görsel verilerden kesin sınırlar çıkarmak, modern bilgisayar görüşünün temel taşı olup, özerk sistemler ve tıbbi teşhisleri güçlendirir. Bu ders, Python ve PyTorch kullanarak anlamsal görüntü bölümlendirmesinin temel kavramlarına rehberlik eder. Temel piksel düzeyinde sınıflandırmayı anlamaktan, uygulamaya, eğitime ve karmaşık segmentasyon modellerini kullanmaya geçiş yapacaksınız. Temiz kod uygulamaları ve adım adım açıklamaları inceleyerek, bu teknikleri kendi özel resim veri kümelerinize uygulayacak güveni kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Anlamsal segmentasyon, kayıp fonksiyonları ve değerlendirme metriklerinin temel kavramlarını anlamak. - PyTorch kullanarak UNet gibi klasik mimarileri sıfırdan inşa edin ve eğitin. - Sıfır atışlı segmentasyon görevleri için Segment Anything Model (SAM) gibi modern temel modellerini kullanın. - Modern Python kütüphanelerini kullanarak özel resim veritabanlarını hazırlayın, artırın ve boru hattına aktarın. - Gerçek dünya çıkarım ortamları için eğitilmiş modelleri optimize ve dağıtın. Kurs, model mimarisinin uygulanması, eğitim döngüleri ve modern dağıtım çalışma akışları boyunca size rehberlik etmeden önce temel teorik tanımlamalar ve veri seti hazırlık teknikleriyle başlar. Bu kurs, Python'a temel bir aşinalığı olan ve karmaşık ön koşullar olmadan yerinden görüntü segmentasyonunu öğrenmek isteyen umut verici bilgisayar görüşü mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Kendi bilgisayar görüşü segmentasyon boru hattınızı inşa etmek için bugün okumaya başlayın.