(Inggris) The Art of War: Strategies and Techniques

Penglihatan komputer mengubah industri dari layanan kesehatan hingga mengemudi otonom, dan segmentasi gambar adalah inti dari revolusi ini. Mengerti bagaimana mengklasifikasikan setiap piksel dalam sebuah gambar memungkinkan Anda untuk mengekstrak data yang akurat dan dapat diterapkan dari sumber visual. Kursus tertulis ini memandu Anda dari prinsip-prinsip dasar klasifikasi tingkat pixel untuk mengimplementasikan arsitektur pembelajaran mendalam yang kuat. Dengan membaca penjelasan yang jelas dan mempelajari contoh kode yang disusun, Anda akan mendapatkan keterampilan untuk mempersiapkan dataset, membangun jaringan segmentasi, dan mengevaluasi kinerja mereka dalam skenario dunia nyata. Apa yang Anda pelajari: Mengerti konsep dasar dari segmentasi semantik dan instansi; Konfigurasi pipa data menggunakan kelas PyTorch Dataset dan DataLoader; Bangun arsitektur segmentasi populer seperti U-Net dari nol; Terapkan pembelajaran transfer menggunakan model pra-dilatih dari torchvision; Evaluasi kinerja model menggunakan metrik seperti Perpotongan atas Uni (IoU) dan koefisien Dice; Implementasi fungsi kerugian disesuaikan untuk ketidakseimbangan kelas, seperti kerugian Dice dan kerugian fokus. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan dasar matematika dari klasifikasi pixel sebelum beralih ke implementasi PyTorch praktis. Anda akan berjalan melalui seluruh aliran kerja, dari pra-proses gambar mentah untuk mengoptimalkan dan menguji model terlatih Anda. Kursus ini dirancang untuk pemula dalam bidang penglihatan komputer dan pembelajaran mendalam; keakraban dengan pemrograman Python dasar sangat membantu, tetapi tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan segmentasi gambar. Mulai membaca hari ini untuk membangun dasar Anda dalam visi komputer dengan PyTorch.