Rilevamento e Segmentazione di Oggetti: Costruire Sistemi di Visione Artificiale

La visione artificiale sta trasformando le industrie, dalla guida autonoma all'imaging medico, consentendo alle macchine di vedere e comprendere il mondo. Se vuoi andare oltre la classificazione di immagini di base e costruire sistemi in grado di localizzare e delineare oggetti specifici, padroneggiare il rilevamento e la segmentazione è il prossimo passo essenziale. Questo corso basato su testo ti guida dai concetti fondamentali della visione artificiale alla distribuzione di modelli funzionali di rilevamento e segmentazione. Imparerai come preparare set di dati, configurare architetture moderne, valutare le prestazioni del modello con metriche standard del settore e preparare i tuoi modelli per la distribuzione nel mondo reale. Cosa imparerai: - Comprendere le differenze fondamentali tra rilevamento di oggetti, segmentazione semantica e segmentazione di istanze. - Preparare e annotare set di dati di immagini personalizzati utilizzando standard e formati di etichettatura moderni. - Implementare architetture popolari di rilevamento di oggetti utilizzando PyTorch e Hugging Face Transformers. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave come Intersection over Union (IoU) e mean Average Precision (mAP). - Applicare tecniche di post-elaborazione come Non-Maximum Suppression (NMS) per affinare le previsioni del modello. - Distribuire modelli addestrati come servizi di inferenza leggeri utilizzando moderni framework web. Inizierai esplorando la terminologia di base e i concetti classici della visione artificiale prima di passare alle architetture di deep learning. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate e procedure guidate passo-passo del codice, acquisirai le competenze pratiche necessarie per addestrare e ottimizzare i tuoi modelli di visione. Questo corso è progettato per aspiranti sviluppatori AI, data scientist e ingegneri del software che sono nuovi alla visione artificiale. Una comprensione di base della programmazione Python è utile, ma non è richiesta alcuna esperienza precedente con il deep learning o l'elaborazione delle immagini. Inizia a leggere oggi e impara a costruire sistemi intelligenti in grado di vedere e interpretare il mondo fisico.