Wprowadzenie do segmentacji semantycznej i U-Net

Wizja komputerowa to coś więcej niż tylko identyfikacja obiektów na zdjęciu. Chodzi o zrozumienie dokładnych granic i kontekstu każdego piksela. Segmentacja semantyczna umożliwia maszynom postrzeganie świata w wysokiej rozdzielczości, napędzając technologie od autonomicznej nawigacji po diagnostykę medyczną. W tym kursie tekstowym przejdziesz od podstawowej klasyfikacji obrazu do zrozumienia sceny na poziomie pikseli. Poznasz teoretyczne podstawy segmentacji semantycznej, zbadasz, jak sieci neuronowe przetwarzają informacje przestrzenne, i napisz czysty, nowoczesny kod do budowania, trenowania i oceny własnych modeli segmentacyjnych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia segmentacji semantycznej i jak różni się ona od klasyfikacji obrazu i wykrywania obiektów. - Zbuduj kompletną architekturę U-Net od podstaw, korzystając z nowoczesnych konwencji ramowych głębokiego uczenia się. - Zastosuj podstawowe techniki wstępnego przetwarzania i powiększania danych zaprojektowane specjalnie dla masek na poziomie pikseli. - Oceń wydajność modelu za pomocą standardowych wskaźników, takich jak Intersection over Union (IoU) i współczynnik Dice. - Wdrażaj uczenie transferowe za pomocą wstępnie wyszkolonych nowoczesnych szkieletów, aby przyspieszyć szkolenie i poprawić dokładność maski. - Napisz czyste pętle szkoleniowe i walidacyjne, aby monitorować konwergencję modelu i zapobiegać przesadzaniu. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji, podstaw przetwarzania obrazu i matematyki stojącej za próbkowaniem przestrzennym i upsamplingiem.Następnie przejdziesz krok po kroku przez wyjaśnienia kodu, analizując, w jaki sposób architektury kodera-dekodera zachowują krytyczne szczegóły przestrzenne. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w zakresie widzenia komputerowego i uczenia maszynowego, którzy mają podstawową wiedzę na temat Pythona i sieci neuronowych.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w segmentacji obrazu. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawowe techniki widzenia komputerowego na poziomie pikseli.