TensorFlow ve OpenCV ile Yüz Maskesi Tespiti

Bilgisayar görüşü, kamusal alanlarla etkileşim ve güvenliği sağlama yöntemimizi değiştiriyor. Gerçek zamanlı nesne sınıflandırma sistemi oluşturmak, derin öğrenmeyi başarıyla kullanmanın en pratik yollarından biridir. Bu metin tabanlı kursta, bireylerin yüz maskesi takıp takmadığını otomatik olarak tespit eden bir konvülzyonel sinir ağı (CNN) tasarlama, eğitme ve uygulamanın nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. TensorFlow ve OpenCV kullanarak pratik uygulamaya geçmeden önce, görüntü ön işleme ve bilgisayar görüşünün temel kavramlarıyla başlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Bilgisayar görüşü, görüntü temsili ve derin öğrenme mimarilerinin temel kavramlarını anlamak. - Sinirsel ağ eğitimi için hazırlık yapmak için Python kütüphanelerini kullanarak ham görüntü veri kümelerini önceden işleme. - Maskeli ve maskesiz yüzleri sınıflandırmak için sıfırdan bir Konvülsif Sinir Ağı (CNN) inşa et. - Gerçek zamanlı kenar cihazları için optimize edilmiş modern, hafif mimarileri kullanarak aktarım öğrenmesini uygulayın. - OpenCV kullanarak statik resimler ve canlı video akışları üzerinde yüz algılama uygulayın. - Modelin performansını karmaşıklık matrisi, hassasiyet, hatırlama ve F1 puanı kullanarak değerlendir. Kurs, görüntü işleme ve sinir ağı tasarımındaki temel kavramlarla başlar. Sonrasında veri hazırlama, model eğitimi ve standart bilgisayar görüş boru hatlarını kullanarak gerçek zamanlı çıkarım uygulaması yoluyla ilerlersiniz. Bu ders, veri bilimi ve makine öğrenimi alanında pratik bir bilgisayar görüşü portföyü projesi oluşturmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Derin öğrenme ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez, ancak temel Python bilgisi yararlıdır. İlk gerçek dünya bilgisayar görüşü uygulamanızı inşa etmek için bugün okumaya başlayın.