بخش‌بندی ویدئو با پایتون با استفاده از یادگیری عمیق بلادرنگ

آنچه یاد خواهید گرفت:

• بخش‌بندی ویدئو به صورت بلادرنگ با پایتون و Pytorch با استفاده از یادگیری عمیق
• ساخت، آموزش و تست مدل‌های یادگیری عمیق روی داده‌ سفارشی و استقرار آن‌ در پروژه‌های خود
• آشنایی با YOLO نسخه 8 و معماری یادگیری عمیق آن
• بخش‌بندی ویدئو به کمک YOLO نسخه 8 با پایتون
• آشنایی با Mask RCNN و معماری یادگیری عمیق آن
• بخش‌بندی نمونه با Mask RCNN با پایتون
• پیکربندی مجموعه داده وسایل نقلیه سفارشی با حاشیه‌نویسی‌ها برای بخش‌بندی نمونه
• تنظیمات هایپرپارامترها برای آموزش مدل‌های بخش‌بندی نمونه
• آموزش مدل‌های YOLO نسخه 8 و Mask RCNN برای بخش‌بندی نمونه روی مجموعه داده‌های سفارشی
• تست مدل‌های بخش‌بندی نمونه آموزش‌ دیده روی ویدئوها و تصاویر
• انجام بخش‌بندی نمونه برای خودرو، موتور و کامیون
• استقرار مدل‌های بخش‌بندی نمونه آموزش‌ دیده

پیش‌نیازهای دوره

• برای شروع با Google Colab و نوشتن کد پایتون، به حساب کاربری Google Gmail احتیاج است
• تجربه برنامه‌نویسی پایتون یک مزیت است اما الزامی نیست

توضیحات دوره

مقدمه

وارد دنیای پویای بینایی کامپیوتری شوید و آماده شوید تا موزیسین پیکسل‌های متحرک باشید! به دنیای «بخش‌بندی ویدئو با پایتون با استفاده از یادگیری عمیق» وارد شوید تا جادوی نهفته در هر فریم را آزاد کنید، به هنر داستان‌سرایی پویا تسلط پیدا کرده و رقص پیکسل‌ها را با جدیدترین تکنیک‌های یادگیری عمیق رمزگشایی کنید. این دوره گذرنامه شما برای کشف اسرار نهفته در پیکسل‌های تصاویر متحرک است. چه تازه‌کار باشید و چه مشتاق ورود به جزئیات تحلیل ویدئو باشید، این سفر وعده می‌دهد که دنیای یادگیری عمیق را در زمینه روایت‌های ویژوال پویا روشن کند.

بخش‌بندی نمونه، یک تسک بینایی کامپیوتری است که برای تشخیص و بخش‌بندی آبجکت‌های جداگانه در سطح پیکسل طراحی شده است. برخلاف بخش‌بندی سمانتیک که یک برچسب کلاس را به هر پیکسل اختصاص می‌دهد بدون اینکه تفاوت بین نمونه‌های آبجکت‌ها را قائل شود، بخش‌بندی نمونه هدفش این است که بین هر نمونه منحصربه‌فرد آبجکت در تصویر تمایز قائل شود. خروجی یک مدل بخش‌بندی نمونه یک مجموعه از ماسک‌ها یا کانتورهایی است که هر آبجکت را در تصویر، به همراه برچسب‌های کلاس و امتیازات اطمینان برای هر آبجکت مشخص می‌کند. بخش‌بندی نمونه هنگامی مفید است که شما نیاز دارید نه تنها بدانید آبجکت‌ها در تصویر کجا هستند، بلکه شکل دقیق آنها چیست. بنابراین، بخش‌بندی نمونه درک بیشتری از صحنه ارائه می‌دهد و تمایز بین نمونه‌های خاص آبجکت‌های را امکان‌پذیر می‌کند. این شناسایی دقیق برای اپلیکیشن‌هایی که به مکان‌یابی دقیق آبجکت‌ها نیاز دارند، ضروری است. به عنوان مثال، در زمینه وسایل نقلیه خودران، بخش‌بندی نمونه برای درک محیط اطراف ارزشمند است. این امر کمک می‌کند تا عابران، وسایل نقلیه و سایر موانع با دقت بالا شناسایی و دنبال شوند و به ناوبری ایمن کمک می‌کند.

یادگیری عمیق یکی از موثرترین رویکردها برای بخش‌بندی نمونه است که شامل آموزش یک شبکه عصبی برای یادگیری روابط پیچیده بین پیکسل‌ها و یادگیری بازنمایی‌های ویژگی غنی است. هدف از بخش‌بندی نمونه این است که یک مدل یادگیری عمیق آموزش دهیم که بتواند تصویر چندین آبجکت را مشاهده کند و قادر به شناسایی و شناسایی آبجکت‌های جداگانه در سطح پیکسل باشد. در این دوره، شما بخش‌بندی ویدئو به صورت بلادرنگ را با جدیدترین YOLO نسخه 8 انجام خواهید داد که یک شبکه عصبی عمیق است و همچنین بخش‌بندی نمونه را با Mask RCNN که یک CNN مبتنی بر region است، انجام خواهید داد.

نکته - درک بخش‌بندی ویدئو به صورت بلادرنگ در خط مقدم نوآوری‌های فناوری قرار دارد. این فراتر از تشخیص آبجکت، درک سطح پیکسل از حرکت و شکل هر آبجکت در طول زمان را ارائه می‌دهد. اهمیت این مهارت در صنایع مختلف گسترش می‌یابد و بر پیشرفت‌های بیشتری در زمینه رباتیک، سیستم‌های خودران، مراقبت‌های بهداشتی، سرگرمی و غیره تأثیر می‌گذارد.

کاربردها:

• نظارت و امنیت - با تسلط به بخش‌بندی ویدئو، به توسعه سیستم‌های امنیتی پیشرفته کمک کرده و تشخیص دقیق آبجکت‌ها را فراهم می‌کنید.
• سیستم‌های خودران - مهارت‌های خود را برای اپلیکیشن‌هایی مانند خودروهای خودران و پهپادها تقویت می‌کنید، جایی که ردیابی دقیق آبجکت‌ها برای تصمیم‌گیری بسیار حیاتی است.
• تصویربرداری پزشکی - به دنیای پزشکی وارد می‌شوید، جایی که درک سطح پیکسل در سکانس‌های ویدئویی به مکان‌یابی و ردیابی دقیق برای اهداف تشخیصی کمک می‌کند.
• صنعت سرگرم - به جمع سازندگان در صنعت سرگرمی می‌پیوندید و به هنر ویژوال افکت‌های جذا با بخش‌بندی دقیق آبجکت‌ها در ویدئوها مسلط می‌شوید.

اهداف کلیدی دوره:

در این دوره، شما یک پایپ‌لاین کامل برای بخش‌بندی ویدئو به صورت بلادرنگ دنبال خواهید کرد:

• بخش‌بندی ویدئو به صورت بلادرنگ با پایتون و Pytorch با استفاده از یادگیری عمیق
• ساخت، آموزش و تست مدل‌های یادگیری عمیق روی داده‌ سفارشی و استقرار آن‌ در پروژه‌های خود
• آشنایی با YOLO نسخه 8 و معماری یادگیری عمیق آن
• آشنایی با Mask RCNN و معماری یادگیری عمیق آن
• بخش‌بندی ویدئو به کمک YOLO نسخه 8 با پایتون
• بخش‌بندی نمونه با Mask RCNN با پایتون
• پیکربندی مجموعه داده وسایل نقلیه سفارشی با حاشیه‌نویسی‌ها برای بخش‌بندی نمونه
• تنظیمات هایپرپارامترها برای آموزش مدل‌های بخش‌بندی نمونه
• آموزش مدل‌های YOLO نسخه 8 و Mask RCNN برای بخش‌بندی نمونه روی مجموعه داده‌های سفارشی
• تست مدل‌های بخش‌بندی نمونه آموزش‌ دیده روی ویدئوها و تصاویر
• انجام بخش‌بندی نمونه برای خودرو، موتور و کامیون
• استقرار مدل‌های بخش‌بندی نمونه آموزش‌ دیده

پس، آیا آماده‌اید تا درک خود از یادگیری عمیق را به سطح بعدی برسانید و یاد بگیرید چگونه آن را به مسائل واقعی اعمال کنید؟ این دوره به‌ طور ویژه طراحی شده تا تجربه عملی در استفاده از پایتون و Pytorch برای ساخت، آموزش و تست مدل‌های یادگیری عمیق برای کاربردهای بخش‌بندی نمونه به شما ارائه دهد. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود بخش‌بندی ویدئو به صورت بلادرنگ را برای مسائل واقعی خود با استفاده از مجموعه داده‌های سفارشی انجام دهید. شما با پایتون و فریمورک‌های یادگیری عمیق تجربه عملی به دست می‌آورید و مهارت‌هایی که در صنایع تقاضای بالایی دارند، کسب می‌کنید. به متخصص داستان‌سرای ویژوال تبدیل شوید و زبان پیکسل‌ها را در تصاویر متحرک تفسیر کنید. از فرصتی استفاده کنید که در خط مقدم پیشرفت‌های فناوری قرار گیرید و تأثیری پایدار در زمینه‌هایی بگذارید که تحلیل ویدئو کلید کشف آینده است.

به این سفر یادگیری بپیوندید، جایی که ترکیب پایتون، یادگیری عمیق و بخش‌بندی ویدئو منتظر بررسی شماست. فرصت خود را برای درک این تجربه تحول‌آفرین از دست ندهید. اکنون در دوره شرکت کرده و اشتیاق خود را به تخصص تبدیل کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای علاقه‌مندان به بینایی کامپیوتری و یادگیری عمیق، دانشجویان و پژوهشگران که مشتاق به بررسی دنیای بخش‌بندی ویدئو با پایتون هستند، طراحی شده است.
• چه شما مبتدی باشید که به دنبال رمزگشایی اسرار پیکسل‌های متحرک هستید و چه یک حرفه‌ای باتجربه که می‌خواهد دامنه مهارت‌های خود را گسترش دهد، این دوره یک تجربه یادگیری پویا را ارائه می‌دهد. اگر برای تسلط به تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل ویدئو و بخش‌بندی نمونه علاقه‌مند هستید، این دوره به‌ طور ویژه برای شما طراحی شده است.