Deep Learning for computer vis

Lernen Sie Deep Learning mit Python Tutorial Vollständiger Offline-Leitfaden

Deep Learning hat dem sich bereits schnell entwickelnden Bereich der Computer Vision einen enormen Schub verliehen. Mit Deep Learning wurden viele neue Anwendungen von Computer-Vision-Techniken eingeführt, die nun Teil unseres Alltags werden. Dazu gehören Gesichtserkennung und -indizierung, Foto-Stilisierung oder Bildverarbeitung in selbstfahrenden Autos.

Das Ziel dieser App ist es, Deep-Learning-Enthusiasten in die Bildverarbeitung einzuführen, angefangen bei den Grundlagen bis hin zu moderneren Deep-Learning-Modellen. Das Deep Learning für die Computer Vision App umfasst sowohl die Bild- als auch die Videoerkennung, einschließlich Bildklassifizierung und -anmerkung, Objekterkennung und Bildsuche, verschiedene Objekterkennungstechniken, Bewegungsschätzung, Objektverfolgung in Videos, Erkennung menschlicher Handlungen und schließlich Bildstilisierung, -bearbeitung und neue Bilderzeugung. Im Kursprojekt lernen die Schüler, wie man ein Gesichtserkennungs- und Manipulationssystem aufbaut, um die internen Mechanismen dieser Technologie zu verstehen, die wahrscheinlich am bekanntesten ist und häufig in Filmen und Fernsehsendungen als Beispiel für Computer Vision und KI demonstriert wird.

Hauptspezifisches Thema:

✔ Was ist Deep Learning?.

✔ Bildgrundlagen.

✔ Grundlagen der Bildklassifizierung.

✔ Datensätze zur Bildklassifizierung.

✔ Konfigurieren Ihrer Entwicklungsumgebung

✔ Erstellen Sie den ersten Bildklassifizierer.

✔ Parametrisiertes Lernen

✔ Optimierungsmethoden und Regularisierung.

✔ Grundlagen des neuronalen Netzes.

✔ Faltungsneurale Netze.

✔ Trainieren Sie Ihr erstes CNN.

✔ Speichern und Laden Ihrer Modelle

✔ LeNet: Erkennen handgeschriebener Ziffern.

✔ MiniVGGNet: Mit CNNs tiefer gehen

✔ Lernratenplaner.

✔ Unter- und Überanpassung erkennen.

✔ Checkpointing-Modelle.

✔ Visualisierung von Netzwerkarchitekturen.

✔ Computer Vision Konzepte und Übungsbeispiele

✔ Out-of-the-Box-CNNs für die Klassifizierung.

✔ Kernthemen der Python-Programmierung.

✔ Data Science-Themen Python-Codebeispiele.

✔ Maschinelles Lernen mit Codebeispielen.