سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تقسیم‌بندی نمونه (Instance Segmentation)

کتاب تقسیم‌بندی نمونه (Instance Segmentation)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 تقسیم‌بندی نمونه (Instance Segmentation)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر تقسیم‌بندی نمونه
  • 2. تفاوت تقسیم‌بندی نمونه با تشخیص اشیاء
  • 3. تفاوت تقسیم‌بندی نمونه با تقسیم‌بندی معنایی
  • 4. کاربردها و اهمیت تقسیم‌بندی نمونه
  • 5. تاریخچه مختصر تقسیم‌بندی نمونه
  • 6. مبانی بینایی کامپیوتر
  • 7. مبانی یادگیری ماشین
  • 8. مبانی یادگیری عمیق
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 10. لایه های CNN (کانولوشن، پولینگ، فعال‌سازی)
  • 11. معماری های معروف CNN (مانند AlexNet, VGG, ResNet)
  • 12. مجموعه داده های استاندارد برای تقسیم‌بندی نمونه
  • 13. فرمت داده ها در مجموعه داده ها (تصاویر، ماسک ها)
  • 14. پیش پردازش داده ها (تغییر اندازه، نرمال سازی)
  • 15. افزایش داده ها (Data Augmentation)
  • 16. تکنیک های افزایش داده (چرخش، برش، تغییر رنگ)
  • 17. معماری های اولیه برای تقسیم‌بندی نمونه
  • 18. Mask R-CNN: معرفی و اصول
  • 19. مراحل Mask R-CNN (پیشنهاد ناحیه، طبقه‌بندی، رگرسیون جعبه، تولید ماسک)
  • 20. شبکه پیشنهاد دهنده ناحیه (Region Proposal Network - RPN)
  • 21. استخراج ویژگی با استفاده از CNN
  • 22. مرحله طبقه‌بندی و رگرسیون جعبه (طبق مرحله تشخیص اشیاء)
  • 23. مرحله تولید ماسک (Mask Head)
  • 24. تابع هزینه (Loss Function) در Mask R-CNN
  • 25. آموزش Mask R-CNN
  • 26. ارزیابی عملکرد Mask R-CNN
  • 27. معیارهای ارزیابی (IoU, AP, AP50, AP75)
  • 28. معیارهای ارزیابی برای ماسک ها
  • 29. معماری های دیگر برای تقسیم‌بندی نمونه
  • 30. YOLACT: معرفی و اصول
  • 31. YOLACT++
  • 32. SOLOv1: معرفی و اصول
  • 33. SOLOv2
  • 34. DeepMask
  • 35. SharpMask
  • 36. N-Mask
  • 37. FPN (Feature Pyramid Network) و نقش آن
  • 38. PANet (Path Aggregation Network) و نقش آن
  • 39. Attention Mechanisms در تقسیم‌بندی نمونه
  • 40. Transformer ها در بینایی کامپیوتر
  • 41. DETR (Detection Transformer)
  • 42. MaskFormer
  • 43. Mask2Former
  • 44. مدل های مبتنی بر گراف (Graph-based models)
  • 45. شبکه های عصبی گراف (GNNs)
  • 46. کاربرد GNN ها در تقسیم‌بندی نمونه
  • 47. روش های تقسیم‌بندی نمونه بدون نیاز به جعبه مرزی (Box-free methods)
  • 48. تقسیم‌بندی نمونه با استفاده از نقاط کلیدی (Keypoint-based methods)
  • 49. تقسیم‌بندی نمونه با استفاده از مدل های مولد (Generative models)
  • 50. GAN ها برای تقسیم‌بندی نمونه
  • 51. VAE ها برای تقسیم‌بندی نمونه
  • 52. تقسیم‌بندی نمونه در زمان واقعی (Real-time instance segmentation)
  • 53. بهینه سازی معماری برای سرعت
  • 54. تکنیک های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 55. تکنیک های هرس (Pruning)
  • 56. استفاده از سخت افزارهای تخصصی (مانند GPU, TPU)
  • 57. تقسیم‌بندی نمونه برای داده های 3D
  • 58. کاربردها در پزشکی (مانند MRI, CT Scan)
  • 59. کاربردها در رباتیک و خودروهای خودران
  • 60. کاربردها در واقعیت افزوده و مجازی
  • 61. کاربردها در تحلیل ویدئو
  • 62. چالش های تقسیم‌بندی نمونه
  • 63. ناهمگونی اشیاء (Object scale variation)
  • 64. همپوشانی اشیاء (Object occlusion)
  • 65. اشیاء کوچک (Small objects)
  • 66. اشیاء با شکل نامنظم (Irregularly shaped objects)
  • 67. کمبود داده (Data scarcity)
  • 68. نیاز به داده های برچسب گذاری شده (Annotation cost)
  • 69. خطاهای برچسب گذاری (Annotation errors)
  • 70. تقسیم‌بندی نمونه در شرایط نوری نامناسب
  • 71. تقسیم‌بندی نمونه در شرایط آب و هوایی نامناسب
  • 72. تقسیم‌بندی نمونه در تصاویر با رزولوشن پایین
  • 73. تقسیم‌بندی نمونه در تصاویر با رزولوشن بالا
  • 74. تقسیم‌بندی نمونه در مجموعه داده های بزرگ
  • 75. مجموعه داده های جدید و چالش برانگیز
  • 76. روش های بدون نظارت (Unsupervised instance segmentation)
  • 77. روش های نیمه نظارت (Semi-supervised instance segmentation)
  • 78. روش های انتقال یادگیری (Transfer learning)
  • 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های از پیش آموزش دیده
  • 80. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task learning)
  • 81. تقسیم‌بندی نمونه برای انواع خاصی از اشیاء (مانند انسان، وسایل نقلیه)
  • 82. تقسیم‌بندی نمونه در پزشکی (پستان، ریه، مغز)
  • 83. تقسیم‌بندی نمونه در کشاورزی (محصولات، علف های هرز)
  • 84. تقسیم‌بندی نمونه در صنعت (قطعات، عیوب)
  • 85. مباحث پیشرفته در تقسیم‌بندی نمونه
  • 86. تقسیم‌بندی نمونه با در نظر گرفتن زمینه (Contextual instance segmentation)
  • 87. تقسیم‌بندی نمونه با در نظر گرفتن روابط بین اشیاء
  • 88. تعامل با ابزارهای توسعه (مانند PyTorch, TensorFlow)
  • 89. پیاده سازی یک مدل ساده تقسیم‌بندی نمونه
  • 90. استفاده از کتابخانه های آماده (مانند Detectron2, MMDetection)
  • 91. ملاحظات اخلاقی در تقسیم‌بندی نمونه
  • 92. آینده تقسیم‌بندی نمونه

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.