Chia Sẻ Khóa Học Modern Computer Vision GPT, PyTorch, Keras, OpenCV4 2024 [Update 2024] [Khóa 6484 A]
Next-Gen Computer Vision: YOLOv8, DINO-GPT4V, OpenCV4, Face Recognition, Generative AI, Diffusion Models & Transformers.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Tất cả về lý thuyết và khái niệm chính về Computer Vision (được cập nhật vào cuối năm 2023!).
- ✓ Học cách sử dụng PyTorch, TensorFlow 2.0 và Keras cho các tác vụ Computer Vision Deep Learning.
- ✓ YOLOv8: Cutting-edge Object Recognition.
- ✓ DINO-GPT4V: DINO-GPT4V: Next-Gen Vision Models.
- ✓ Tìm hiểu tất cả các Object Detection Framework chính từ YOLOv8, R-CNN, Detectron2, SSD, EfficientDetect, v.v!
- ✓ Deep Segmentation với Segment Anything, U-Net, SegNet và DeepLabV3.
- ✓ Hiểu những gì CNN 'nhìn thấy' bằng cách trực quan hóa các Different Activation và áp dụng GradCAM.
- ✓ Generative Adverserial Networks (GAN) & Autoencoders - Generate Digits, Anime Characters, Transform Styles va implement Super Resolution.
- ✓ Training, fine tuning và analyzing Classifiers của riêng bạn.
- ✓ Facial Recognition cùng với Gender, Age, Emotion và Ethnicity Detection.
- ✓ Neural Style Transfer và Google Deep Dream.
- ✓ Transfer Learning, Fine Tuning và các kỹ thuật CNN nâng cao.
- ✓ Các thiết kế CNN hiện đại quan trọng như ResNets, InceptionV3, DenseNet, MobileNet, EffiicentNet và nhiều thiết kế khác!
- ✓ Tracking với DeepSORT.
- ✓ Siamese Networks, Facial Recognition và Analysis (Age, Gender, Emotion và Ethnicity).
- ✓ Image Captioning, Depth Estimination và Vision Transformers.
- ✓ Point Cloud (3D data) Classification và Segmentation.
- ✓ Tạo một Computer Vision API và Web App bằng Flask.
- ✓ OpenCV4 chi tiết, bao gồm tất cả các khái niệm chính với nhiều code ví dụ.
- ✓ Tất cả Code khóa học đều hoạt động trong Google Colab Python Notebooks đi kèm.
- ✓ Meta CLIP cho Enhanced Image Analysis.
AI và Deep Learning đang chuyển đổi các ngành công nghiệp và một trong những phần hấp dẫn nhất của cuộc cách mạng AI này là về Computer Vision!
Cập nhật cho 2024: Khóa học về Modern Computer Vision:
Chúng tôi rất vui mừng được mang đến cho bạn những thông tin cập nhật mới nhất về khóa học modern computer vision 2024 của chúng tôi. Khám phá chương trình giảng dạy phong phú bao gồm các chủ đề tiên tiến và phù hợp nhất trong lĩnh vực này:
- ✓ YOLOv8: Cutting-edge Object Recognition.
- ✓ DINO-GPT4V: Next-Gen Vision Models.
- ✓ Meta CLIP cho Enhanced Image Analysis.
- ✓ Detectron2 cho Object Detection.
- ✓ Segment Anything.
- ✓ Các công nghệ Face Recognition.
- ✓ Generative AI Networks cho Creative Imaging.
- ✓ Transformers trong Computer Vision.
- ✓ Deploy & Production các Vision Model.
- ✓ Diffusion Models cho Image Processing.
- ✓ Image Generation và ứng dụng của nó.
- ✓ Annotation Strategy cho Efficient Learning.
- ✓ Retrieval Augmented Generation (RAG).
- ✓ Zero-Shot Classifiers cho các Versatile Application.
- ✓ Sử dụng Roboflow : Streamlining Vision Workflows.
Computer Vision (Thị giác máy tính) là gì ?
Nhưng chính xác thì Computer Vision là gì và tại sao nó lại thú vị đến vậy? Vâng, nếu Máy tính có thể hiểu được những gì chúng nhìn thấy thông qua camera hoặc hình ảnh thì sao? Các ứng dụng cho công nghệ này là vô tận từ hình ảnh y tế, quân sự, xe tự lái, giám sát an ninh, phân tích, an ninh, nông nghiệp, công nghiệp và sản xuất! Danh sách thì vô tận.
Nhu cầu việc làm cho những người làm việc trong ngành Computer Vision đang tăng vọt và thường thì các chuyên gia trong lĩnh vực này có mức lương 200.000 đô la Mỹ trở lên. Tuy nhiên, để bắt đầu trong lĩnh vực này không phải là điều dễ dàng. Có quá nhiều thông tin, nhiều thông tin trong số đó đã lỗi thời và vô số hướng dẫn không dạy những nền tảng. Do đó, người mới bắt đầu không biết bắt đầu từ đâu.
Khóa học này nhằm mục đích giải quyết tất cả những vấn đề đó!
- ✓ Được dạy bằng Google Colab Notebooks (không cần cài đặt rườm rà, tất cả code đều hoạt động ngay lập tức).
- ✓ Hơn 28 giờ lý thuyết về Thị giác máy tính mới nhất và có liên quan với code ví dụ.
- ✓ Được giảng dạy bằng cả PyTorch và Tensorflow Keras!
Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức nền tảng nhất về Computer Vision, Classical Computer Vision (sử dụng OpenCV), sau đó chuyển sang Deep Learning, nơi chúng ta xây dựng kiến thức nền tảng về CNN và tìm hiểu tất cả về các chủ đề sau:
Các ứng dụng về thị giác máy tính liên quan đến Deep Learning đang bùng nổ!
Việc có những cỗ máy có thể nhìn thấy sẽ thay đổi thế giới của chúng ta và cách mạng hóa hầu hết mọi ngành công nghiệp hiện có. Những cỗ máy hoặc robot có thể nhìn thấy sẽ có thể:
- ✓ Thực hiện phẫu thuật và phân tích, chẩn đoán chính xác tình trạng của bạn thông qua kết quả chụp chiếu y tế.
- ✓ Cho phép xe tự lái.
- ✓ Thay đổi hoàn toàn robot cho phép chúng ta chế tạo robot có thể nấu ăn, dọn dẹp và hỗ trợ chúng ta thực hiện hầu hết mọi nhiệm vụ.
- ✓ Hiểu những gì đang được nhìn thấy trong các video giám sát CCTV do đó thực hiện an ninh, quản lý giao thông và nhiều dịch vụ khác.
- ✓ Tạo nghệ thuật với Neural Style Transfer tuyệt vời và các loại sáng tạo khác về image generation.
- ✓ Mô phỏng nhiều tác vụ như Làm già khuôn mặt, chỉnh sửa nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp và thay thế diễn viên trong phim một cách chân thực.
Hướng dẫn chi tiết về OpenCV bao gồm:
- ✓ Thao tác và xử lý hình ảnh.
- ✓ Contours & Segmentation.
- ✓ Simple Object Detection và Tracking.
- ✓ Facial Landmarks, Recognition và Face Swaps.
- ✓ Triển khai OpenCV của Neural Style Transfer, YOLOv3, SSD và một black & white image colorizer.
- ✓ Làm việc với Video và Video Streams.
Chương trình Deep Learning toàn diện của chúng tôi bao gồm:
- ✓ Classification với CNN
- ✓ Tổng quan chi tiết về CNN Analysis, Visualizing performance, các kỹ thuật CNN nâng cao.
- ✓ Transfer Learning và Fine Tuning.
- ✓ Generative Adversarial Networks - CycleGAN, ArcaneGAN, SuperResolution, StyleGAN.
- ✓ Autoencoders.
- ✓ Neural Style Transfer và Google DeepDream.
- ✓ Kiến trúc CNN hiện đại bao gồm Vision Transformers (ResNets, DenseNets, MobileNET, VGG19, InceptionV3, EfficientNET và ViTs).
- ✓ Siamese Networks for image similarity.
- ✓ Facial Recognition (Age, Gender, Emotion, Ethnicity).
- ✓ PyTorch Lightning.
- ✓ Object Detection với YOLOv5 và v4, EfficientDetect, SSDs, Faster R-CNN.
- ✓ Deep Segmentation - MaskCNN, U-NET, SegNET, và DeepLabV3.
- ✓ Tracking với DeepSORT.
- ✓ Deep Fake Generation.
- ✓ Video Classification.
- ✓ Optical Character Recognition (OCR).
- ✓ Image Captioning.
- ✓ 3D Computer Vision sử dụng Point Cloud Data.
- ✓ Chụp ảnh y khoa - Phân tích X-quang và CT-Scan.
- ✓ Depth Estimation.
- ✓ Tạo một Computer Vision API với Flask.
- ✓ Và nhiều hơn thế nữa.
Đây là một khóa học toàn diện, được chia thành hai (2) phần chính. Phần đầu tiên là hướng dẫn chi tiết về OpenCV (Classical Computer Vision) và phần thứ hai là hướng dẫn chi tiết về Deep Learning.
Khóa học này chứa đầy những dự án thú vị và hấp dẫn, bao gồm các Classical Computer Vision Project sau:
- ✓ 1. Sắp xếp các đường viền theo kích thước, vị trí, sử dụng chúng để khớp hình dạng.
- ✓ 2. Finding Waldo.
- ✓ 3. Perspective Transforms (CamScanner).
- ✓ 4. Image Similarity.
- ✓ 5. K-Means clustering for image colors.
- ✓ 6. Motion tracking với MeanShift & CAMShift.
- ✓ 7. Optical Flow.
- ✓ 8. Facial Landmark Detection với Dlib.
- ✓ 9. Face Swaps.
- ✓ 10. QR Code và Barcode Reaching.
- ✓ 11. Background removal.
- ✓ 12. Text Detection.
- ✓ 13. OCR with PyTesseract và EasyOCR.
- ✓ 14. Tô màu cho ảnh đen trắng.
- ✓ 15. Computational Photography với inpainting và Noise Removal.
- ✓ 16. Tạo một Sketch của bạn bằng cách sử dụng Edge Detection.
- ✓ 17. RTSP và IP Stream.
- ✓ 18. Chụp ảnh màn hình dưới dạng video.
- ✓ 19. Import video Youtube trực tiếp.
Các Deep Learning Computer Vision Project:
- ✓ 1. PyTorch & Keras CNN Tutorial MNIST.
- ✓ 2. PyTorch & Keras Misclassifications và Model Performance Analysis.
- ✓ 3. PyTorch & Keras Fashion-MNIST có và không có Regularisation.
- ✓ 4. CNN Visualisation - Filter và Filter Activation Visualisation.
- ✓ 5. CNN Visualisation Filter và Class Maximisation.
- ✓ 6. CNN Visualization GradCAM GradCAMplusplus và FasterScoreCAM.
- ✓ 7. Replicating LeNet và AlexNet trong Tensorflow2.0 bằng Keras.
- ✓ 8. Các PyTorch & Keras Pretrained Model - 1 - VGG16, ResNet, Inceptionv3, MobileNetv2, SqueezeNet, WideResNet, DenseNet201, MobileMNASNet, EfficientNet và MNASNet.
- ✓ 9. Rank-1 và Rank-5 Accuracy.
- ✓ 10. PyTorch và Keras Cats vs Dogs PyTorch - Train với dữ liệu của riêng bạn.
- ✓ 11. PyTorch Lightning Tutorial - Batch và LR Selection, Tensorboards, Callbacks, mGPU, TPU và nhiều hơn nữa.
- ✓ 12. PyTorch Lightning - Transfer Learning.
- ✓ 13. PyTorch và Keras Transfer Learning và Fine Tuning.
- ✓ 14. PyTorch & Keras sử dụng CNN như một Feature Extractor.
- ✓ 15. PyTorch & Keras - Google Deep Dream.
- ✓ 16. PyTorch Keras - Neural Style Transfer + TF-HUB Models.
- ✓ 17. PyTorch & Keras Autoencoders sử dụng Fashion-MNIST Dataset.
- ✓ 18. PyTorch & Keras - Generative Adversarial Networks - DCGAN - MNIST.
- ✓ 19. Keras - Super Resolution SRGAN.
- ✓ 20. Project - Generate_Anime_with_StyleGAN.
- ✓ 21. CycleGAN - Turn Horses into Zebras.
- ✓ 22. ArcaneGAN inference.
- ✓ 23. PyTorch & Keras Siamese Networks.
- ✓ 24. Facial Recognition với VGGFace trong Keras.
- ✓ 25. PyTorch Facial Similarity với FaceNet.
- ✓ 26. DeepFace - Age, Gender, Expression, Headpose và Recognition.
- ✓ 27. Object Detection - Gun, Pistol Detector - Scaled-YOLOv4.
- ✓ 28. Object Detection - Mask Detection - TensorFlow Object Detection - MobileNetV2 SSD.
- ✓ 29. Object Detection - Sign Language Detection - TFODAPI - EfficientDetD0-D7.
- ✓ 30. Object Detection - Pot Hole Detection với TinyYOLOv4.
- ✓ 31. Object Detection - Mushroom Type Object Detection - Detectron 2.
- ✓ 32. Object Detection - Website Screenshot Region Detection - YOLOv4-Darknet.
- ✓ 33. Object Detection - Drone Maritime Detector - Tensorflow Object Detection Faster R-CNN.
- ✓ 34. Object Detection - Chess Pieces Detection - YOLOv3 PyTorch.
- ✓ 35. Object Detection - Hardhat Detection cho Construction sites - EfficientDet-v2.
- ✓ 36. Object DetectionBlood Cell Object Detection - YOLOv5.
- ✓ 37. Object DetectionPlant Doctor Object Detection - YOLOv5.
- ✓ 38. Image Segmentation - Keras, U-Net và SegNet.
- ✓ 39. DeepLabV3 - PyTorch_Vision_Deeplabv3.
- ✓ 40. Mask R-CNN Demo.
- ✓ 41. Detectron2 - Mask R-CNN.
- ✓ 42. Train a Mask R-CNN - Shapes.
- ✓ 43. Yolov5 DeepSort Pytorch tutorial.
- ✓ 44. DeepFakes - first-order-model-demo.
- ✓ 45. Vision Transformer Tutorial PyTorch.
- ✓ 46. Vision Transformer Classifier trong Keras.
- ✓ 47. Image Classification sử dụng BigTransfer (BiT).
- ✓ 48. Depth Estimation với Keras.
- ✓ 49. Image Similarity Search sử dụng Metric Learning với Keras.
- ✓ 50. Image Captioning với Keras.
- ✓ 51. Video Classification với một CNN-RNN Architecture với Keras.
- ✓ 52. Video Classification với Transformers với Keras.
- ✓ 53. Point Cloud Classification - PointNet.
- ✓ 54. Point Cloud Segmentation với PointNet.
- ✓ 55. 3D Image Classification CT-Scan.
- ✓ 56. X-ray Pneumonia Classification sử dụng TPU.
- ✓ 57. Low Light Image Enhancement sử dụng MIRNet.
- ✓ 58. Captcha OCR Cracker.
- ✓ 59. Flask Rest API - Server và Flask Web App.
- ✓ 60. Detectron2 - BodyPose.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Sinh viên Cao đẳng/Đại học các cấp Từ bậc Đại học đến Tiến sĩ (rất hữu ích cho những người làm dự án).
- ✓ Các nhà phát triển và kỹ sư phần mềm muốn chuyển sang Computer Vision.
- ✓ Những người sáng lập khởi nghiệp đang tìm cách học cách thực hiện ý tưởng lớn của mình.
- ✓ Người đam mê và thậm chí là học sinh trung học muốn bắt đầu với Computer Vision.