TensorFlow ile Görüntü Veri Kümeleri Oluşturma ve Optimize Etme

Yüksek performanslı bilgisayar görüşü modellerini eğitmek, temiz, yapılandırılmış ve yüksek düzeyde optimize edilmiş veri işlem hatları gerektirir. Bu kurs, ham görüntü dosyalarını manuel ön işleme ile uğraşmadan yüksek performanslı TensorFlow veri kümelerine dönüştürmeyi öğretir. Dağınık görüntü dosyalarını işlemekten, sağlam, otomatikleştirilmiş işlem hatları oluşturmaya geçiş yapacaksınız. Görüntüleri programatik olarak yüklemeyi, kodunu çözmeyi, yeniden boyutlandırmayı ve artırmayı öğrenerek, herhangi bir sinir ağına temiz veri beslemek için gereken temel becerileri geliştireceksiniz. Bu kursta şunları yapacaksınız: TensorFlow'un veri kümesi API'sinin ve görüntü yükleme mekanizmalarının temel kavramlarını öğrenin; Ham piksel verilerini kodunu çözmek, yeniden boyutlandırmak ve normalleştirmek için özel ön işleme fonksiyonlarını eşleyin; Model genellemesini ve performansını iyileştirmek için veri artırma tekniklerini uygulayın; Önbelleğe alma, önceden getirme ve paralel işleme tekniklerini kullanarak işlem hattı verimini optimize edin; Yerel dizinlerden görüntü veri kümelerini verimli eğitim ve doğrulama bölümlerine yapılandırın. Bu metin tabanlı kurs, uygulamalı işlem hattı oluşturmaya geçmeden önce görüntü temsilinin temel kavramları boyunca size rehberlik eder. Yapılandırılmış açıklamaları okuyacak, net kod parçacıklarını analiz edecek ve gerçek dünya senaryoları için veri işlem hatlarını optimize etmeyi pratik edeceksiniz. Bilgisayar görüşünde uzmanlaşmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanan bu program, derin öğrenme işlem hatları konusunda önceden deneyim gerektirmez. Makine öğrenimi projeleriniz için daha hızlı, daha güvenilir görüntü işlem hatları oluşturmaya bugün başlayın.