PyTorch ile R-CNN Nesne Tespiti Uygulaması

Bilgisayarların tek bir görüntüdeki birden fazla nesneyi nasıl bulup tanımladığını anlamak, modern bilgisayarlı görü'nün temel taşıdır. R-CNN mekanizmalarını öğrenerek, modern görü modellerine zemin hazırlayan iki aşamalı nesne tespitinin temelini kavrarsınız. Bu yazılı kurs, klasik R-CNN modelinin çekirdek mimarisi boyunca size rehberlik eder. Bölge önerileri, özellik çıkarma ve sınıflandırma hakkında net açıklamalar okuyacak ve PyTorch kullanarak bu kavramları adım adım nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: - Bölge önerilerinin ve seçici arama algoritmalarının temellerini anlamak - Önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağlarını kullanarak aday bölgelerden derin özellikler çıkarmak - Nesneleri tanımlamak için sınıflandırıcılar ve sınırlayıcı kutu koordinatlarını iyileştirmek için regresörler eğitmek - Modern PyTorch tasarım kalıplarını kullanarak eksiksiz R-CNN boru hattını uygulamak - Kesişim Üzeri Birlik (IoU) ve ortalama Ortalama Kesinlik (mAP) kullanarak model performansını değerlendirmek - Önceden eğitilmiş modelleri özel tespit görevlerine uyarlamak için transfer öğrenme tekniklerini uygulamak Kurs, temel bilgisayarlı görü tanımları ve bölge önerileri teorisiyle başlar, ardından eğitim ve çıkarım için pratik PyTorch kod incelemelerine geçer. Ham görüntülerden tamamen tahmin edilmiş ve iyileştirilmiş sınırlayıcı kutulara doğru ilerleyeceksiniz. Bu kurs, Python ve sinir ağları hakkında temel bir anlayışa sahip olan ve karmaşık matematiksel engeller olmadan nesne tespiti dünyasına dalmak isteyen geliştiriciler ve AI meraklıları için tasarlanmıştır. İlk iki aşamalı nesne tespit modelinizi sıfırdan oluşturmak için bugün okumaya başlayın.