کتاب تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصویر با YOLO و Mask R-CNN
, ,

کتاب تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصویر با YOLO و Mask R-CNN

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018326 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصویر با YOLO و Mask R-CNN

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم اساسی بینایی ماشین و پردازش تصویر
  • 3. آشنایی با کتابخانه های Python مورد نیاز: NumPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV
  • 4. نصب و پیکربندی TensorFlow و PyTorch
  • 5. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN): مبانی و معماری های رایج
  • 6. آشنایی با مجموعه داده های مورد استفاده در تشخیص شیء و قطعه بندی تصویر
  • 7. آماده سازی داده ها: برچسب زنی، افزایش داده ها و پیش پردازش
  • 8. متریک های ارزیابی عملکرد در تشخیص شیء: دقت، فراخوانی، میانگین دقت متوسط (mAP)
  • 9. مقدمه ای بر YOLO (You Only Look Once)
  • 10. معماری YOLOv1: اصول و نحوه عملکرد
  • 11. معماری YOLOv2: بهبودها و بهینه سازی ها
  • 12. معماری YOLOv3: معرفی Feature Pyramid Network (FPN)
  • 13. معماری YOLOv4: به کارگیری روش های Bag-of-Freebies و Bag-of-Specials
  • 14. معماری YOLOv5: بررسی ویژگی ها و مزایای آن
  • 15. معماری YOLOv6: تکنیک های جدید در آموزش و استنتاج
  • 16. معماری YOLOv7: بررسی معماری و نوآوری های کلیدی
  • 17. دانلود و نصب YOLOv5
  • 18. آماده سازی مجموعه داده سفارشی برای YOLOv5
  • 19. پیکربندی فایل های YAML برای آموزش YOLOv5
  • 20. آموزش YOLOv5 با استفاده از مجموعه داده سفارشی
  • 21. تنظیم هایپرمترهای آموزش YOLOv5 برای بهبود عملکرد
  • 22. ارزیابی مدل YOLOv5 آموزش داده شده
  • 23. بهینه سازی مدل YOLOv5 برای استنتاج سریعتر
  • 24. پیاده سازی YOLOv5 برای تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 25. پیاده سازی YOLOv5 برای تشخیص اشیاء در ویدیوها
  • 26. استفاده از CUDA برای تسریع فرآیند آموزش و استنتاج YOLO
  • 27. آشنایی با روش های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در YOLO
  • 28. استفاده از مدل های پیش آموزش داده شده YOLO برای تشخیص سریع
  • 29. مقدمه ای بر Mask R-CNN
  • 30. معماری Mask R-CNN: اصول و نحوه عملکرد
  • 31. بررسی ساختار Region Proposal Network (RPN) در Mask R-CNN
  • 32. آشنایی با لایه های Head در Mask R-CNN: Box Head و Mask Head
  • 33. مفهوم Region of Interest (RoI) Align در Mask R-CNN
  • 34. مقایسه RoI Align با RoI Pooling
  • 35. آماده سازی مجموعه داده سفارشی برای Mask R-CNN
  • 36. نصب و پیکربندی کتابخانه Detectron2
  • 37. پیکربندی فایل های YAML برای آموزش Mask R-CNN با Detectron2
  • 38. آموزش Mask R-CNN با استفاده از مجموعه داده سفارشی در Detectron2
  • 39. تنظیم هایپرمترهای آموزش Mask R-CNN برای بهبود عملکرد
  • 40. ارزیابی مدل Mask R-CNN آموزش داده شده در Detectron2
  • 41. بهینه سازی مدل Mask R-CNN برای استنتاج سریعتر
  • 42. پیاده سازی Mask R-CNN برای قطعه بندی تصاویر
  • 43. پیاده سازی Mask R-CNN برای تشخیص و قطعه بندی اشیاء در ویدیوها
  • 44. استفاده از CUDA برای تسریع فرآیند آموزش و استنتاج Mask R-CNN
  • 45. آشنایی با روش های Transfer Learning در Mask R-CNN
  • 46. استفاده از مدل های پیش آموزش داده شده Mask R-CNN برای تشخیص و قطعه بندی سریع
  • 47. مقایسه YOLO و Mask R-CNN: نقاط قوت و ضعف
  • 48. انتخاب مدل مناسب با توجه به نیازهای پروژه
  • 49. روش های بهبود دقت تشخیص شیء: استفاده از تکنیک های افزایش داده پیشرفته
  • 50. روش های بهبود سرعت استنتاج: Quantization, Pruning, Knowledge Distillation
  • 51. استفاده از تنسوربوردی برای مانیتورینگ فرآیند آموزش
  • 52. آشنایی با ابزارهای برچسب زنی داده ها: LabelImg, VGG Image Annotator (VIA)
  • 53. روش های رفع خطا در برچسب زنی داده ها
  • 54. مفهوم Anchor Boxes در YOLO و نحوه تنظیم آنها
  • 55. استفاده از Cluster Analysis برای بهینه سازی Anchor Boxes
  • 56. آشنایی با Non-Maximum Suppression (NMS) و Weighted Boxes Fusion (WBF)
  • 57. بهینه سازی کد برای کاهش زمان آموزش و استنتاج
  • 58. بررسی معماری های One-Stage و Two-Stage در تشخیص شیء
  • 59. آشنایی با روش های Object Tracking در ویدیوها
  • 60. ادغام YOLO یا Mask R-CNN با الگوریتم های Object Tracking
  • 61. پیاده سازی سیستم تشخیص و ردیابی اشیاء در زمان واقعی
  • 62. استفاده از YOLO و Mask R-CNN در کاربردهای مختلف: خودروهای خودران، نظارت تصویری، پزشکی
  • 63. تشخیص اشیاء کوچک با استفاده از تکنیک های Multi-Scale Feature Fusion
  • 64. بررسی تاثیر اندازه تصویر ورودی بر دقت و سرعت مدل
  • 65. استفاده از Cloud Computing (AWS, GCP, Azure) برای آموزش مدل های بزرگ
  • 66. آشنایی با TensorRT برای بهینه سازی استنتاج بر روی NVIDIA GPUs
  • 67. استفاده از OpenCV برای پیش پردازش تصاویر و ویدیوها
  • 68. به کارگیری تکنیک های Data Augmentation برای بهبود Robustness مدل
  • 69. بررسی تاثیر Batch Size بر فرآیند آموزش
  • 70. آشنایی با روش های regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 71. آشنایی با الگوریتم های بهینه سازی: Adam, SGD, RMSprop
  • 72. تنظیم Learning Rate برای بهینه سازی فرآیند آموزش
  • 73. استفاده از Learning Rate Scheduling برای بهبود عملکرد
  • 74. بررسی معماری های Transformer-Based در بینایی ماشین
  • 75. آشنایی با DETR (DEtection TRansformer)
  • 76. ادغام YOLO یا Mask R-CNN با معماری های Transformer
  • 77. پیاده سازی سیستم های هوشمند تشخیص اشیاء برای ربات ها
  • 78. استفاده از YOLO و Mask R-CNN در Augmented Reality (AR) و Virtual Reality (VR)
  • 79. بررسی مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از سیستم های تشخیص اشیاء
  • 80. آشنایی با تکنیک های adversarial attacks و دفاع در برابر آنها
  • 81. مقدمه ای بر Federated Learning برای آموزش مدل های تشخیص اشیاء
  • 82. آینده تشخیص شیء و قطعه بندی تصویر: روندها و چالش ها
  • 83. تشخیص اشیاء سه بعدی (3D Object Detection)
  • 84. بررسی معماری های مبتنی بر LiDAR برای تشخیص اشیاء سه بعدی
  • 85. استفاده از تکنیک های Self-Supervised Learning در تشخیص اشیاء
  • 86. آشنایی با دانش پنهان (Dark Knowledge) و روش Knowledge Distillation
  • 87. استفاده از روش های Uncertainty Estimation در تشخیص اشیاء
  • 88. آشنایی با Continuous Learning و Adaptive Learning برای مدل های تشخیص اشیاء
  • 89. مقایسه مدل های تشخیص اشیاء با توجه به مصرف انرژی
  • 90. بررسی و تحلیل داده های بزرگ در زمینه تشخیص اشیاء
  • 91. ایجاد یک پروژه عملی کامل: تشخیص اشیاء در تصاویر پزشکی
  • 92. ایجاد یک پروژه عملی کامل: قطعه بندی تصاویر ماهواره ای
  • 93. ایجاد یک پروژه عملی کامل: تشخیص اشیاء در ویدیوهای نظارتی
  • 94. ایجاد یک پروژه عملی کامل: تشخیص اشیاء در تصاویر پهپاد
  • 95. راهکارهای دیپلوی مدل های تشخیص اشیاء در محیط های مختلف
  • 96. آشنایی با روش های Dockerization و Containerization برای دیپلوی مدل ها
  • 97. استفاده از Kubernetes برای مدیریت و مقیاس پذیری مدل های تشخیص اشیاء
  • 98. ایجاد API برای دسترسی به مدل های تشخیص اشیاء
  • 99. پشتیبانی از سخت افزار و نرم افزارهای مختلف برای استنتاج مدل های تشخیص اشیاء
  • 100. نوشتن مستندات فنی برای پروژه های تشخیص اشیاء

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصویر با YOLO و Mask R-CNN”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا