Vision Transformer'lar ile Görüntü Segmentasyonu

Otonom sürüşten tıbbi görüntülemeye kadar birçok gerçek dünya uygulaması, görüntülerdeki nesneleri doğru bir şekilde tanımlamaya ve sınırlarını belirlemeye dayanır. Görüntü segmentasyonu, bunu mümkün kılan çok önemli bir tekniktir ve Transformer mimarilerinin ortaya çıkışı, bu karmaşık görsel tanıma zorluklarına yaklaşımımızı devrim niteliğinde değiştirmiştir. Bu kurs, sizi bir başlangıç seviyesinden, görüntü segmentasyonunun temel prensiplerini anlayan ve en son Vision Transformer mimarilerini nasıl uygulayacağını bilen birine dönüştürecektir. Neler öğreneceksiniz: * Görüntü segmentasyonunun temel prensiplerini ve bilgisayar görüşündeki rolünü anlayın. * Kendi kendine dikkat (self-attention) dahil olmak üzere Transformer mimarilerinin görsel veri işleme için nasıl uyarlandığını öğrenin. * Semantik segmentasyon yapmak için SETR ve Segmenter gibi Vision Transformer modellerini uygulayın. * Segmentasyon görevleri için veri kümelerini hazırlama ve temel eğitim rutinlerini uygulama pratiği yapın. * İlgili metrikleri kullanarak segmentasyon modellerinin performansını değerlendirin ve çıktılarını yorumlayın. * Model performansını ve verimliliğini artırmak için veri artırma (data augmentation) ve transfer öğrenimi (transfer learning) stratejilerini keşfedin. Kurs, temel tanımlarla başlar ve Vision Transformer'ların mimarisini kademeli olarak tanıtarak, görüntü segmentasyonuna uygulamalarını detaylandırır. Daha sonra pratik uygulama stratejilerine ve model değerlendirme tekniklerine geçeceksiniz. Bu kurs, derin öğrenme ve bilgisayar görüşünde mutlak yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Transformer'lar veya ileri düzey makine öğrenimi konusunda önceden deneyim gerekmemektedir. Transformer'lar ile görüntü segmentasyonunda ustalaşarak ileri bilgisayar görüşü yolculuğunuza bugün başlayın.