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Computer Vision

Ermöglichen Sie Maschinen, die visuelle Welt zu sehen und zu interpretieren. Lernen Sie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung mithilfe von Deep Learning.

Computer Vision

Grundlegende Bildklassifizierung mit PyTorch

Bildstapeln in OpenCV: Bilder horizontal und vertikal verbinden

Automatisierte Bildinspektion mit vortrainierten CNNs und PyTorch

Datenaufbereitung für semantische Segmentierung: Anmerkungen zu PyTorch-Tensoren

PyTorch-Bildladen und -vorverarbeitung für die Klassifikation

Einführung in die Bildklassifizierung mit dem CIFAR-10-Datensatz

Grundlagen der 2D-Faltung in neuronalen Netzen

Auswertung von Bildklassifizierungsmodellen mit PyTorch Metrics

Grundlagen der Objekterkennung in der Computer Vision

Erkennung von Haarfarben mit Python, ONNX und MediaPipe

Modellierung von maskierten Bildern mit Vision Transformers und SimMIM

Computer Vision: Vorlagenabgleich, Morphologie und Blob-Erkennung

Blob-Erkennung mit OpenCV: Automatisierte Form- und Merkmalanalyse

Interpretation neuronaler Netze: LRP Gamma- und Epsilon-Regeln

Grundlagen der Bildklassifizierung mit CNNs und FCNNs

OpenCV Bitweise Operationen für Bildmaskierung und Manipulation

Objekterkennung mit YOLO: Transfer-Learning und Fine-Tuning

Objekterkennung mit Hugging Face Transformers

Zweistufige Objekterkennung mit PyTorch: R-CNN zu schnellerem R-CNN

Interpretation von Bildklassifizierern mit LIME

Grundlagen der Computer Vision: Bildklassifizierung vs. Objekterkennung

ArUco Marker und AprilTags mit OpenCV und Python generieren

Bildsegmentierung mit Hugging Face

AWS Rekognition: Bild- und Videoanalyse für Einsteiger