Udemy Mask R CNN Practical Deep Learning Segmentation in 1 hour
راهنمای عملی برای ایجاد تقسیم بندی معنایی هوش مصنوعی خود با گردش کامل کار را بیاموزید. این یک دوره عملی متمرکز است. در حالی که ما مروری بر تئوری Mask R-CNN ارائه می دهیم ، بیشتر ما به شما کمک می کنیم Mask R-CNN گام به گام کار کنید. هنگامی که ما برای اولین بار در یادگیری عمیق به خصوص در Computer Vision شروع به کار کردیم ، واقعاً از امکانات این فناوری برای کمک به مردم بسیار هیجان زده شدیم. تنها مشکل این است که اگر تازه شروع به یادگیری تقسیم بندی شی Ob AI می کنید ، ممکن است در این راه با برخی از موانع معمول زیر روبرو شوید : مجموعه برچسب گذاری کاملا خسته کننده و دست و پا گیر است ، قالب های حاشیه نویسی بین مدل های مختلف تشخیص اشیا کاملاً متفاوت است ، برچسب ها ممکن است با ابزار حاشیه نویسی رایگان خراب شوند ، دستورالعمل های نامشخص در مورد نحوه آموزش مدل ها باعث اتلاف وقت زیادی در طول آزمایش و خطا می شود و دستورالعمل های نامشخص در مورد نحوه آموزش مدل ها باعث اتلاف وقت زیادی در طول آزمایش و خطا می شود. این امر باعث شد تا ما به دنبال راهی بهتر برای مدیریت گردش کار شناسایی اشیا باشیم ، که نه تنها به ما در مدیریت بهتر فرآیند شناسایی اشیا کمک می کند بلکه باعث می شود زمان ما برای بازاریابی نیز بهتر شود. در میان راه حل های احتمالی ما با استفاده از Supervely که ابزار گردش کار تقسیم آبجکت رایگان است ، می تواند به شما کمک کند. از AI برای حاشیه نویسی مجموعه داده خود برای تقسیم بندی ماسک استفاده کنید. حاشیه نویسی برای یک مجموعه داده می تواند برای مدل های دیگر مورد استفاده قرار گیرد (نیازی به هیچ گونه تبدیل نیست) – Mask-RCNN ، Yolo ، SSD ، FR-CNN ، Inception و بنابراین همانطور که مشاهده می کنید ، ویژگی های ذکر شده در بالا می توانند در زمان بسیار زیادی صرفه جویی کنند. در این دوره Udemy Mask R CNN Practical Deep Learning Segmentation in 1 hour من با آموزش Masc RCNN سفارشی خود و همچنین نحوه استقرار مدل های خود با استفاده از PyTorch ، نحوه استفاده از این گردش کار را به شما نشان می دهم. بنابراین اساساً ، ما این آموزش را برای کاهش اشکال زدایی ، سرعت بخشیدن به وقت خود برای بازاریابی و دستیابی سریعتر به شما ، ساختار داده ایم.
- آنچه خواهید آموخت :
- تقسیم بندی نمونه چیست
- نحوه تقسیم بندی شی Mas با استفاده از Mask RCNN بیشتر است
- نکته محرمانه برای ضرب کردن داده های شما با استفاده از افزودن داده.
- نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای برچسب گذاری مجموعه داده خود برای شما.
- بیاموزید که چگونه ماسک سفارشی R-CNN خود را از ابتدا آموزش دهید.
- دستورالعمل های گام به گام در مورد نحوه اجرا ، حاشیه نویسی ، آموزش و استقرار مدلهای سفارشی ماسک R-CNN.
- این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
- دانش آموزانی که می خواهند بیاموزند چگونه با Mask RCNN بیشتر به تشخیص شی بپردازند
- دانشجویانی که کنجکاو هستند که رویکرد عملی تقسیم بندی موارد را بیاموزند
- این دوره برای دانش آموزان با تجربه Python ، OpenCV یا AI است که می خواهند یاد بگیرند چگونه Object Segmentation را با Mask RCNN
- انجام دهند
- What you’ll learn
- What is Instance Segmentation
- How to take object segmentation further using Mask RCNN
- Secret tip to multiply your data using Data Augmentation.
- How to use AI to label your dataset for you.
- Find out how to train your own custom Mask R-CNN from scratch.
- Pothole Detection using Mask R-CNN
- Step-by-step instructions on how to Execute, Annotate, Train and Deploy Custom Mask R-CNN models.
- Requirements
- Background in OpenCV & Computer Vision
- Have prior experience in Python using Anaconda.
- A PC/Laptop with CUDA-enabled Nvidia graphics Card for training – We use Ubuntu for training.
- Create a Free Account with Supervisely.
لینک دانلود
