Обнаружение объектов с помощью глубинного обучения: построение моделей компьютерного зрения

Обнаружение объектов лежит в основе современных технологий, от самоуправляемых транспортных средств до медицинских диагностических инструментов. Понимание того, как найти и классифицировать несколько объектов в одном изображении, является важным навыком для любого, кто входит в область компьютерного зрения. Этот курс поможет вам освоить основные концепции глубокого обучения и начать обучать собственные модели обнаружения объектов. Вы узнаете о механике современных архитектур и поймете, как готовить наборы данных, оценивать производительность моделей и применять эти модели в реальных сценариях. Что вы узнаете: - Понять основную терминологию компьютерного зрения, ограничивающих коробок и анкерных коробков - Анализ современных архитектур обнаружения объектов, включая YOLO, SSD и Faster R-CNN - Применение методов трансферного обучения для обучения пользовательских моделей с использованием предварительно обученных основных сетей - Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей, таких как пересечение через союз (IoU) и средняя средняя точность (mAP) - Подготовка и расширение наборов данных изображений для повышения точности и надежности моделей - Настроить обучающие конвейеры и реализовать решения на основе кода для задач обнаружения объектов Курс начинается с основных терминов и математических основ пространственной локализации. Затем вы пройдете структурированные письменные уроки и просмотры кода, чтобы настроить, обучить и протестировать модель для обнаружения реальных объектов, таких как знаки парковки. Этот курс предназначен для начинающих с базовыми знаниями Python, и для начала не требуется предыдущий опыт в области компьютерного зрения или глубокого обучения. Начните читать сегодня и развивать навыки, чтобы заставить машины видеть.