فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی دقت مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای مبتنی بر همپوشانی (Intersection over Union) در PyTorch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی دقت مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای مبتنی بر همپوشانی (Intersection over Union) در PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. ساختارهای پایه شبکه‌های عصبی
• 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 8. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 11. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. کاربرد RNN در پردازش توالی
• 14. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 15. مفاهیم پایه در پردازش تصویر
• 16. فیلترها و عملیات مورفولوژیکی
• 17. تشخیص لبه در تصاویر
• 18. تمایز رنگ و ویژگی‌های تصویر
• 19. استخراج ویژگی از تصاویر
• 20. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 21. کاربردهای بینایی ماشین
• 22. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 23. شناسایی الگوها در تصاویر
• 24. تکنیک‌های دسته‌بندی تصاویر
• 25. مدل‌های تشخیص اشیاء
• 26. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های تشخیص اشیاء
• 27. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. نیاز به ارزیابی دقیق مدل‌ها
• 29. مفهوم همپوشانی (Overlap)
• 30. مفهوم ناحیه مشترک (Intersection)
• 31. مفهوم ناحیه اتحادیه (Union)
• 32. تعریف Intersection Over Union (IoU)
• 33. محاسبه IoU برای یک جعبه مرزی
• 34. مثال ساده محاسبه IoU
• 35. اهمیت IoU در تشخیص اشیاء
• 36. IoU به عنوان معیار دقت
• 37. محدودیت‌های IoU
• 38. IoU در مقابل معیارهای دیگر
• 39. مقدمه‌ای بر PyTorch
• 40. مبانی PyTorch
• 41. تنسورها در PyTorch
• 42. عملیات تنسوری در PyTorch
• 43. شبکه‌های عصبی با PyTorch
• 44. آموزش مدل‌ها در PyTorch
• 45. تابع هزینه (Loss Function)
• 46. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 47. پیاده‌سازی CNN در PyTorch
• 48. پیاده‌سازی شبکه‌های تشخیص اشیاء
• 49. معماری‌های معروف تشخیص اشیاء
• 50. Faster R-CNN
• 51. YOLO (You Only Look Once)
• 52. SSD (Single Shot MultiBox Detector)
• 53. انتخاب معماری مناسب
• 54. آماده‌سازی داده‌ها برای تشخیص اشیاء
• 55. برچسب‌گذاری تصاویر (Annotation)
• 56. فرمت‌های برچسب‌گذاری
• 57. مجموعه داده‌های استاندارد
• 58. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 59. پیاده‌سازی محاسبه IoU در PyTorch
• 60. تابع محاسبه IoU برای یک جفت جعبه
• 61. مدیریت جعبه‌های مرزی (Bounding Boxes)
• 62. تبدیل فرمت جعبه‌های مرزی
• 63. محاسبه IoU برای چندین جعبه
• 64. ارزیابی مدل با استفاده از IoU
• 65. تنظیم آستانه IoU (IoU Threshold)
• 66. محاسبه True Positives (TP)
• 67. محاسبه False Positives (FP)
• 68. محاسبه False Negatives (FN)
• 69. محاسبه Precision
• 70. محاسبه Recall
• 71. محاسبه F1-Score
• 72. مقدمه‌ای بر منحنی Precision-Recall
• 73. رسم منحنی Precision-Recall
• 74. محاسبه Area Under the Curve (AUC)
• 75. AP (Average Precision)
• 76. mAP (mean Average Precision)
• 77. پیاده‌سازی محاسبه AP در PyTorch
• 78. پیاده‌سازی محاسبه mAP در PyTorch
• 79. تکنیک‌های افزایش دقت مدل
• 80. تقویت داده‌ها (Data Augmentation)
• 81. افزایش تنوع داده‌های آموزشی
• 82. تکنیک‌های Augmentation برای تشخیص اشیاء
• 83. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 84. استفاده از Grid Search
• 85. استفاده از Random Search
• 86. بهینه‌سازی معماری مدل
• 87. استفاده از Transfer Learning
• 88. بارگذاری وزن‌های از پیش آموزش‌دیده
• 89. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
• 90. مدیریت خطاهای رایج در تشخیص اشیاء
• 91. جعبه‌های مرزی نادرست
• 92. تشخیص اشیاء اشتباه
• 93. عدم تشخیص اشیاء
• 94. تحلیل نتایج ارزیابی
• 95. گزارش‌دهی نتایج مدل
• 96. نکات پیشرفته در ارزیابی
• 97. IoU در سناریوهای پیچیده
• 98. محدودیت‌های داده‌ای و مدل
• 99. اخلاق در هوش مصنوعی و بینایی ماشین
• 100. حریم خصوصی و داده‌های تصویری