Chia Sẻ Khóa Học Xây Dựng Một Computer Vision Startup Với SAM + Vision Transformer [Khóa 5548 A]
SAM và Vision Transformers của Meta với AWS Rekognition, được giải thích bằng toán học trực quan và các pipeline thực tế.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Xây dựng auto-labeling pipeline hoàn chỉnh bằng Segment Anything (SAM) cho các large-scale image dataset.
- ✓ Hiểu cách thức hoạt động bên trong của Vision Transformers (ViTs), bao gồm cả patch embeddings & self-attention.
- ✓ Giải thích các nguyên lý toán học cốt lõi đằng sau SAM, bao gồm mask decoding và prompt conditioning.
- ✓ Chạy các GPU-accelerated segmentation workload hiệu quả bằng cách sử dụng các công nghệ deep-learning hiện đại.
- ✓ So sánh các SAM ViT-B, ViT-L & ViT-H model để chọn ra model phù hợp nhất về chi phí, tốc độ và độ chính xác.
- ✓ Tích hợp AWS Rekognition cho high-level object detection & metadata extraction.
- ✓ Kết hợp các AWS Rekognition output với SAM masks để tạo label chính xác ở cấp độ pixel.
- ✓ Hiển thị trực quan segmentation mask, bounding box và confidence score cho model debugging.
- ✓ Phân tích trade-offs giữa các CV model mã nguồn mở và các managed cloud service.
- ✓ Image Segmentation.
- ✓ Cách sử dụng các Open Source Model trong AWS Sagemaker.
- ✓ Tối ưu hóa hiệu suất và mức sử dụng bộ nhớ khi chạy SAM trên các ảnh dung lượng lớn.
- ✓ Sử dụng các pipeline dựa trên AWS để scale các computer-vision workload một cách đáng tin cậy.
- ✓ Thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết (toán học + mô hình) và các production pipeline thực tế.
- ✓ AWS Rekognition.
- ✓ Object Detection.
Việc xây dựng một sản phẩm thị giác máy tính thành công bắt đầu từ hai yếu tố:
Các nền tảng vững chắc và hệ thống thực có khả năng mở rộng.
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách xây dựng computer vision startup-style pipeline bằng cách sử dụng Segment Anything Model (SAM) của Meta, Vision Transformers (ViTs) và AWS Rekognition, đồng thời thực sự hiểu được toán học và trực quan đằng sau cách thức hoạt động của các mô hình này.
Chúng ta bắt đầu bằng việc khám phá Vision Transformers từ những kiến thức cơ bản nhất, tập trung vào những giải thích rõ ràng, trực quan về các patch embedding, attention mechanism và model representation. Từ đó, chúng ta đi sâu vào kiến trúc SAM của Meta, giải thích cách các prompt, embedding và mask decoding hoạt động cùng nhau để tạo ra kết quả phân đoạn chất lượng cao, mà không coi model như một black box.
Sau đó, bạn sẽ thấy các open-source model này phù hợp với các hệ thống thực tế như thế nào. Chúng ta tích hợp AWS Rekognition cho high-level detection & metadata extraction, đồng thời kết hợp nó với SAM để tạo ra các pixel-level labeling pipeline tự động, loại pipeline được các ML team hiện đại sử dụng để scale tạo dataset.
Khóa học đặc biệt chú trọng vào trực quan hóa và hiểu biết thực tiễn. Bạn sẽ inspect mask, bounding box, confidence signal và các failure case, đồng thời học cách các khái niệm toán học được chuyển đổi trực tiếp thành model behavior mà bạn có thể quan sát và gỡ lỗi.
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ không chỉ biết cách chạy SAM hay gọi một AWS API. Bạn sẽ hiểu tại sao các mô hình hoạt động, cách kết hợp các managed cloud service với open-source research và cách tư duy như một người đang xây dựng một computer vision startup thực, chứ không chỉ là một demo.
Khóa học này lý tưởng nếu bạn muốn vượt qua những hướng dẫn cơ bản và có được sự hiểu biết rõ ràng, trực quan về các hệ thống thị giác máy tính hiện đại, từ toán học đến các production pipeline.
Mục lục:
- ✓ 1. Những gì chung ta xây dựng.
- ✓ 2. Toán học đằng sau Vision Transformers.
- ✓ 3. Toán học đằng sau SAM (Segment Anything Model) của Meta.
- ✓ 4. Thiết lập môi trường AWS của chúng ta.
- ✓ 5. Thiết lập các Open Source Model như SAM của Meta.
- ✓ 6. Trực quan hóa Output.
- ✓ 7. Lưu kết quả vào S3.
- ✓ 8. Testing + Setup.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Machine Learning Engineer muốn xây dựng các computer vision pipeline thực tế, vượt xa ngoài các ví dụ đơn giản.
- ✓ Các Computer Vision Engineer muốn ứng dụng SAM và Vision Transformers vào production workflow.
- ✓ Các Data Scientist muốn tự động hóa image labeling và tăng tốc quá trình tạo dataset.
- ✓ Các AI Engineer quan tâm đến việc kết hợp các open-source vision model với các AWS service.
- ✓ Các Software Engineer chuyển hướng sang lĩnh vực machine learning & computer vision.