Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2011.  ^ Object Detection and Segmentation: Building Computer Vision Systems

Tầm nhìn máy tính đang chuyển đổi các ngành công nghiệp, từ lái xe tự động đến chụp hình y tế, bằng cách cho phép máy móc nhìn và hiểu thế giới. Nếu bạn muốn vượt qua phân loại hình ảnh cơ bản và xây dựng các hệ thống có thể tìm kiếm và phác thảo các đối tượng cụ thể, thì việc phát hiện và phân đoạn là bước quan trọng tiếp theo. Chương trình này hướng dẫn bạn từ các khái niệm cơ bản về thị giác máy tính đến triển khai các mô hình phát hiện và phân đoạn chức năng. Bạn sẽ học cách chuẩn bị các tập dữ liệu, cấu hình kiến trúc hiện đại, đánh giá hiệu suất mô hình với các chỉ số tiêu chuẩn công nghiệp, và chuẩn bị mô hình của bạn cho triển khai thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự khác biệt cơ bản giữa phát hiện đối tượng, phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn thực thể. - Chuẩn bị và ghi chú các tập dữ liệu hình ảnh tùy chỉnh bằng cách sử dụng tiêu chuẩn và định dạng dán nhãn hiện đại. - Thực hiện kiến trúc phát hiện đối tượng phổ biến bằng PyTorch và Hugging Face Transformers. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính như giao điểm trên Liên minh (IoU) và chính xác trung bình trung bình (mAP). - Ứng dụng các kỹ thuật xử lý sau như Non-Maximum Suppression (NMS) để tinh chỉnh các dự đoán mô hình. - Thiết lập các mô hình huấn luyện như dịch vụ suy luận nhẹ sử dụng các khung web hiện đại. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá thuật ngữ cốt lõi và các khái niệm thị giác máy tính cổ điển trước khi chuyển sang kiến trúc học sâu. Thông qua các giải thích chi tiết và các bước đi bộ mã từng bước, bạn sẽ có được các kỹ năng thực tế cần thiết để đào tạo và tối ưu hóa các mô hình thị giác của riêng bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển AI tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm mới đến thị giác máy tính. Một hiểu biết cơ bản về lập trình Python là hữu ích, nhưng không cần kinh nghiệm trước đó với học sâu hoặc xử lý hình ảnh. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay và học cách xây dựng các hệ thống thông minh có thể nhìn thấy và giải thích thế giới vật lý.