Wykrywanie obiektów za pomocą TensorFlow 2: Szybsze trenowanie R-CNN, SSD i YOLO

Wykrywanie obiektów jest podstawą nowoczesnej wizji komputerowej. Zasila wszystko, od autonomicznych pojazdów po inteligentne systemy handlowe. Jeśli chcesz zbudować systemy, które mogą lokalizować i klasyfikować wiele obieków na obrazie, zrozumienie podstawowych architektur jest niezbędne. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje i praktyczne procesy pracy potrzebne do szkolenia, oceny i wdrażania modeli głębokiego uczenia się. Zyskasz jasne zrozumienie koncepcji kluczowych architektur wykrywania obiektów i nauczysz się je wdrażać za pomocą TensorFlow 2, płynnie przechodząc od lokalnego rozwoju do skalowalnego szkolenia w chmurze. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową mechanikę architektur Faster R-CNN, SSD i YOLO. - Skonfiguruj i przygotuj niestandardowe zestawy danych specjalnie do zadań wykrywania obiektów. - Trenuj modele głębokiego uczenia się za pomocą TensorFlow 2 i nowoczesnych technik uczenia transferowego. - Oceń wydajność modelu za pomocą kluczowych wskaźników, takich jak przecięcie nad unią (IoU) i średnia średniej precyzji (mAP). - Skaluj swoje przepływy pracy szkoleniowej, wykorzystując akcelerację GPU w chmurze na platformie Cloud AI. - Zastosuj najlepsze praktyki w zakresie debuggowania i optymalizacji potoków szkoleniowych wykrywania obiektów. Zaczniesz od zbadania podstawowej terminologii i teoretycznych podstaw wizji komputerowej przed przejściem do praktycznej implementacji.Następnie przejdziesz przez uporządkowane pisemne wyjaśnienia i fragmenty kodu, aby budować, trenować i oceniać własne modele niestandardowe. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów wizji komputerowej, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowicjuszami w wykrywaniu obiektów.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z architekturami głębokiego uczenia się, chociaż zalecana jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować swój pierwszy profesjonalny potokowy system wykrywania obiektów.