Обнаружение и сегментация объектов: создание систем компьютерного зрения

Компьютерное зрение трансформирует отрасли, от автономного вождения до медицинской визуализации, позволяя машинам видеть и понимать мир. Если вы хотите выйти за рамки базовой классификации изображений и создать системы, которые могут обнаруживать и очерчивать конкретные объекты, овладение обнаружением и сегментацией является следующим важным шагом. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции компьютерного зрения и развернуть функциональные модели обнаружения и сегментации. Вы узнаете, как готовить наборы данных, настраивать современные архитектуры, оценивать производительность моделей с помощью отраслевых стандартов и готовить модели к развертыванию в реальном мире. Что вы узнаете: - Понять основные различия между обнаружением объектов, семантической сегментацией и сегментации экземпляров. - Подготовка и аннотирование пользовательских наборов данных изображений с использованием современных стандартов и форматов маркировки. - Реализация популярных архитектур обнаружения объектов с использованием PyTorch и Hugging Face Transformers. - Оценка эффективности модели с использованием таких ключевых показателей, как пересечение через объединение (ПОО) и средняя средняя точность (mAP). - Применение методов последующей обработки, таких, как метод немаксимального подавления (НМП), для уточнения прогнозов модели. - Развертывание обученных моделей в качестве легких служб вывода с использованием современных веб-платформ. Вы начнете с изучения основной терминологии и классических концепций компьютерного зрения, прежде чем перейти к архитектурам глубокого обучения. Благодаря подробным письменным объяснениям и пошаговым обзорам кода вы приобретете практические навыки, необходимые для обучения и оптимизации собственных моделей зрения. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, ученых, занимающихся данными, и инженеров программного обеспечения, которые только начинают работать с компьютерным зрением. Базовое понимание программирования на Python будет полезным, но предыдущий опыт работы с глубоким обучением или обработкой изображений не требуется. Начните читать сегодня и узнайте, как создавать интеллектуальные системы, которые могут видеть и интерпретировать физический мир.