Wizja komputerowa i wykrywanie obiektów za pomocą TensorFlow

Wizja komputerowa zmienia sposób interakcji maszyn ze światem fizycznym, ale przejście od podstawowego rozpoznawania obrazu do złożonego wykrywania obiektów może wydawać się ogromnym skokiem.Ten kurs wypełnia tę lukę, ucząc, jak wykorzystać potężne wstępnie wyszkolone modele do rozwiązywania złożonych zadań wizualnych przy minimalnej złożoności matematycznej. Pod koniec tego kursu będziesz w stanie przekształcić proste klasyfikatory obrazów w solidne systemy zdolne do identyfikacji i lokalizacji wielu obiektów w czasie rzeczywistym.Nauczysz się używać bloków konstrukcyjnych wysokiego poziomu, które pozwalają skupić się na wynikach, a nie na żmudnym kodzie niskiego poziomu. Czego się nauczysz: - Zrozum przejście od podstawowych zwojowych sieci neuronowych do zaawansowanych ram wykrywania obiektów. - Zastosuj techniki uczenia się transferu przy użyciu nowoczesnych architektur, takich jak ResNet i MobileNetV2. - Wdrażaj przepływy pracy wykrywania obiektów za pomocą interfejsu API wykrywanie obiektu TensorFlow i zasad YOLO. - Skonfiguruj niestandardowe zestawy danych dla specjalistycznych zadań szkoleniowych w środowiskach opartych na chmurze. - Opanuj nowoczesne strategie powiększania danych, aby poprawić solidność i dokładność modelu. - Ćwicz dostrajanie wstępnie wyszkolonych modeli, aby dostosować się do konkretnych rzeczywistych wyzwań wizualnych. Program nauczania rozpoczyna się od podstawowej terminologii i ewolucji architektur wizyjnych przed przejściem do praktycznego wdrożenia systemów detekcji.Będziesz czytać szczegółowe wyjaśnienia i analizować fragmenty kodu, aby zrozumieć, w jaki sposób bloki wysokiego poziomu łączą się w inteligentne aplikacje. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy mają podstawową wiedzę na temat Pythona i chcą wejść w dziedzinę wizji komputerowej, nie utknąwszy w matematyce niskiego poziomu.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z zaawansowanym głębokim uczeniem się. Zacznij budować inteligentne systemy wizyjne już dziś, opanowując narzędzia używane w nowoczesnym przemyśle.