Image Segmentation with PyTorch: Practical Projects and Techniques (bằng tiếng Anh).

Tầm nhìn máy tính đang chuyển đổi các ngành công nghiệp từ chăm sóc sức khỏe đến lái xe tự động, và phân đoạn hình ảnh là cốt lõi của cuộc cách mạng này. Hiểu cách phân loại mỗi điểm ảnh trong một hình ảnh cho phép bạn trích xuất dữ liệu chính xác, có thể thực hiện từ các nguồn hình ảnh. Chương trình này hướng dẫn bạn từ các nguyên tắc cơ bản của phân loại cấp độ điểm ảnh đến việc thực hiện kiến trúc học sâu mạnh mẽ. Bằng cách đọc qua các giải thích rõ ràng và nghiên cứu các ví dụ mã được tổ chức, bạn sẽ có được kỹ năng để chuẩn bị các tập dữ liệu, xây dựng các mạng phân đoạn và đánh giá hiệu suất của chúng trong các kịch bản thế giới thực. Bạn sẽ học được: Hiểu các khái niệm cơ bản của phân đoạn ngữ nghĩa và thực thể; Cấu hình đường ống dữ liệu bằng lớp PyTorch Dataset và DataLoader; Tạo kiến trúc phân đoạn phổ biến như U-Net từ đầu; Ứng dụng học chuyển giao bằng cách sử dụng các mô hình được huấn luyện trước từ torchvision; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách dùng các chỉ số như Đoạn giao nhau qua liên minh (IoU) và hệ số Dice; Thực hiện các hàm mất phù hợp với sự mất cân bằng lớp, chẳng hạn như mất Dice và mất tập trung. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và nền tảng toán học của phân loại điểm ảnh trước khi chuyển sang thực hiện PyTorch thực tế. Bạn sẽ đi qua toàn bộ quá trình làm việc, từ xử lý hình ảnh thô đến tối ưu hóa và kiểm tra các mô hình huấn luyện của bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong thị giác máy tính và học sâu; quen thuộc với lập trình Python cơ bản là hữu ích, nhưng không cần kinh nghiệm trước đó với phân đoạn hình ảnh. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong viễn cảnh máy tính với PyTorch.