Aprendizado Profundo para Segmentação de Imagens com Python e Pytorch

Segmentação Semântica de Imagens para Visão Computacional com PyTorch e Python para Treinar e Implementar SEUS Próprios Modelos (UNet, DeepLab)

Este curso tem como objetivo fornecer uma experiência abrangente e prática na aplicação de técnicas de aprendizado profundo para resolver problemas de segmentação semântica de imagens. Você está pronto para aprimorar sua compreensão de aprendizado profundo e aprender como aplicá-lo a desafios do mundo real? Neste curso, você adquirirá as habilidades para usar o poder do aprendizado profundo para segmentar imagens e extrair informações significativas de dados visuais. Você começará com uma introdução aos fundamentos da segmentação semântica usando aprendizado profundo e, em seguida, passará a implementar e treinar seus próprios modelos para segmentação semântica usando Python e PyTorch. Este curso é adequado para uma variedade de estudantes e profissionais, incluindo Engenheiros de Aprendizado de Máquina, Engenheiros de Aprendizado Profundo e Cientistas de Dados que desejam aplicar aprendizado profundo a tarefas de segmentação de imagens. Também é benéfico para Engenheiros e Pesquisadores de Visão Computacional que desejam aprender como usar o PyTorch para construir e treinar modelos de aprendizado profundo para segmentação semântica. Além disso, desenvolvedores que desejam incorporar capacidades de segmentação semântica em seus projetos, assim como graduados e pesquisadores em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica e áreas relacionadas que buscam se manter atualizados sobre os últimos avanços em aprendizado profundo para segmentação semântica, encontrarão este curso valioso. Em geral, este curso é projetado para qualquer pessoa interessada em aprender como usar aprendizado profundo para extrair significado de dados visuais e obter uma compreensão mais profunda da teoria e aplicações práticas da segmentação semântica usando Python e PyTorch. O curso abrange todo o pipeline de segmentação semântica usando aprendizado profundo com Python e PyTorch, fornecendo experiência prática nas seguintes áreas: - Segmentação semântica de imagens e suas aplicações no mundo real, como carros autônomos ou veículos autônomos. - Arquiteturas de aprendizado profundo para segmentação semântica, incluindo Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet), UNet, UNet++, Pyramid Attention Network (PAN), Multi-Task Contextual Network (MTCNet), DeepLabV3 e mais. - Conjuntos de dados e ferramentas de anotação de dados para segmentação semântica. - Utilização do Google Colab para escrever código Python. - Aumento de dados e carregamento de dados no PyTorch. - Métricas de desempenho (IOU) para avaliar modelos de segmentação. - Transferência de aprendizado e arquitetura de ResNet profunda pré-treinada. - Implementação de modelos de segmentação no PyTorch usando diferentes arquiteturas de codificador e decodificador. - Otimização de hiperparâmetros e treinamento de modelos de segmentação. - Teste de modelos de segmentação e cálculo de IOU, IOU por classe, precisão de pixel, precisão, recall e pontuação F. - Visualização de resultados de segmentação e geração de mapas de segmentação de saída previstos em RGB. Ao final deste curso, você possuirá o conhecimento e as habilidades necessárias para aplicar aprendizado profundo a problemas de segmentação semântica em seu próprio trabalho ou pesquisa. Seja você um Engenheiro de Visão Computacional, Cientista de Dados ou Desenvolvedor, este curso oferece uma excelente oportunidade para aprimorar sua compreensão de aprendizado profundo. Vamos embarcar nesta empolgante jornada de aprendizado profundo para segmentação semântica com Python e PyTorch.

O que você aprenderá

- Aprenda todo o pipeline de segmentação semântica de imagens e suas aplicações no mundo real usando Python e PyTorch no Google Colab. - Entenda as arquiteturas de aprendizado profundo para segmentação semântica, incluindo UNet, DeepLabV3, PSPNet, PAN, UNet++, MTCNet e mais. - Obtenha conhecimento sobre conjuntos de dados e ferramentas de anotação de dados para segmentação semântica. - Implemente aumento de dados e carregadores de dados no PyTorch. - Aprenda métricas de desempenho (IOU, etc.) para avaliar modelos de segmentação. - Explore transferência de aprendizado e arquitetura de ResNet profunda pré-treinada. - Implemente modelos de segmentação (UNet, PSPNet, DeepLab, PAN, UNet++) no PyTorch usando várias arquiteturas de codificador e decodificador. - Otimize hiperparâmetros para melhorar o desempenho de modelos de segmentação durante o treinamento. - Teste modelos de segmentação treinados e calcule IOU, IOU por classe, precisão de pixel, precisão, recall e pontuação F. - Visualize resultados de segmentação e gere mapas de segmentação de saída previstos em RGB.