Компьютерное зрение и обнаружение объектов с помощью TensorFlow

Компьютерное зрение меняет способ взаимодействия машин с физическим миром, но переход от базового распознавания изображений к сложному обнаружению объектов может показаться огромным шагом. Этот курс ликвидирует этот разрыв, обучая вас тому, как использовать мощные предварительно обученные модели для решения сложных визуальных задач с минимальной математической сложностью. К концу курса вы сможете превратить простые классификаторы изображений в надёжные системы, способные идентифицировать и локализовать множество объектов в реальном времени. Вы научитесь использовать высокоуровневые строительные блоки, которые позволят вам сосредоточиться на результатах, а не на скучном низкоуровневом коде. Что вы узнаете: - Понять переход от базовых сводных нейронных сетей к продвинутым системам обнаружения объектов. - Применять методы трансферного обучения с использованием современных архитектур, таких как ResNet и MobileNetV2. - Реализовать рабочие процессы обнаружения объектов с использованием TensorFlow Object Detection API и принципов YOLO. - Настроить пользовательские наборы данных для специализированных задач обучения в облачных средах. - овладеть современными стратегиями увеличения данных для повышения надежности и точности моделей. - Практикуем тонкую настройку предварительно обученных моделей для адаптации к конкретным визуальным задачам реального мира. Учебный план начинается с базовой терминологии и эволюции архитектур визуального анализа, а затем переходит к практическому внедрению систем обнаружения. Вы прочитываете подробные объяснения и анализируете фрагменты кода, чтобы понять, как строительные блоки высокого уровня объединяются в интеллектуальные приложения. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовое понимание Python и хотят войти в область компьютерного зрения, не задерживаясь в низкоуровневой математике. Не требуется предыдущий опыт с продвинутым глубоким обучением. Начните создавать интеллектуальные системы визуального контроля сегодня, овладев инструментами, используемыми в современной промышленности.