Сегментация изображений с помощью PyTorch: практические проекты и методы

Компьютерное зрение трансформирует отрасли от здравоохранения до автономного вождения, и сегментация изображений находится в центре этой революции. Понимание того, как классифицировать каждый пиксель изображения, позволяет извлекать точные, полезные данные из визуальных источников. Этот курс поможет вам освоить основные принципы классификации на уровне пикселей и создать надёжную архитектуру глубокого обучения. Читая четкие объяснения и изучая примеры кода, вы приобретете навыки подготовки наборов данных, создания сегментационных сетей и оценки их производительности в реальных сценариях. Что вы узнаете: Понимание основных концепций семантики и сегментации экземпляров; Настройка конвейеров данных с помощью классов PyTorch Dataset и DataLoader; Создание популярных архитектур сегментирования, таких как U-Net, с нуля; Применение передаточного обучения с использованием предварительно обученных моделей от torchvision; Оценка производительности модели с помощьй таких метрик, как Пересечение через союз (IoU) и коэффициент Dice; Реализация функций потерь, адаптированных к дисбалансу класса, таких как потеря Dice и фокальная потерю. Курс начинается с основной терминологии и математических основ классификации пикселей, а затем переходит к практическим реализациям PyTorch. Вы пройдете весь рабочий процесс, от предварительной обработки необработанных изображений до оптимизации и тестирования обученных моделей. Этот курс предназначен для новичков в области компьютерного зрения и глубинного обучения; знакомство с базовыми навыками программирования на Python полезно, но предыдущий опыт работы с сегментацией изображений не требуется. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундамент в компьютерном зрении с PyTorch.