Chia Sẻ Khóa Học Modern Computer Vision™ PyTorch, Tensorflow2 Keras & OpenCV4 [Khóa 8224 A]
08 tháng 3 2022
/
No Comments
Sử dụng Python học OpenCV4, CNN, Detectron2, YOLOv5, GAN, Tracking, Segmentation, Face Recognition & Siamese Networks.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Tất cả lý thuyết và các khái niệm chính về Computer Vision!
- ✓ Học cách sử dụng PyTorch, TensorFlow 2.0 và Keras cho các nhiệm vụ Computer Vision Deep Learning.
- ✓ 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.
- ✓ Học tất cả các Object Detection Frameworks chính từ YOLOv5, đến R-CNN, Detectron2, SSD, EfficientDetect và hơn thế nữa!
- ✓ Deep Segmentation với U-Net, SegNet và DeepLabV3.
- ✓ Hiểu những gì CNN 'nhìn thấy' bằng Visualizing Different Activations và áp dụng GradCAM.
- ✓ Generative Adverserial Networks (GANs) & Autoencoders - Generate Digits, Anime Characters, Transform Styles và 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 hơn nữa!
- ✓ 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 ứng dụng web và API thị giác máy tính bằng Flask.
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 ở Computer Vision!
Nhưng chính xác thì Computer Vision là gì và tại sao nó lại thú vị như vậy? Chà, điều gì sẽ xảy ra nếu Máy tính có thể hiểu những gì chúng đang nhìn thấy qua camera hoặc trong hình ảnh? Các ứng dụng cho công nghệ này là vô tận, từ hình ảnh y tế, quân sự, ô tô tự lái, giám sát an ninh, phân tích, an toàn, nông nghiệp, công nghiệp và sản xuất! Danh sách là vô tận.
Nhu cầu việc làm đối với nhân viên Thị giác máy tính đang tăng vọt và các chuyên gia trong lĩnh vực này đang kiếm được mức lương hơn 200.000 USD. Tuy nhiên, để bắt đầu trong lĩnh vực này không phải là dễ dàng. Có quá nhiều thông tin, nhiều trong số đó đã lỗi thời và rất nhiều hướng dẫn mà bỏ qua việc dạy các kiến thức nền tảng. Do đó, người mới bắt đầu không biết bắt đầu từ đâu.
Các ứng dụng thị giác máy tính liên quan đến Deep Learning đang bùng nổ!
Máy móc có thể ' nhìn thấy ' sẽ thay đổi thế giới của chúng ta và cách mạng hóa hầu hết mọi ngành công nghiệp ngoài kia. Máy hoặc rô bốt có thể nhìn thấy sẽ có thể:
- ✓ Tiến hành phẫu thuật và phân tích và chẩn đoán chính xác bạn từ các bản quét y tế.
- ✓ Bật ô tô tự lái.
- ✓ Thay đổi triệt để rô bốt cho phép chúng ta chế tạo rô bốt có thể nấu ăn, dọn dẹp và hỗ trợ chúng ta trong hầu hết mọi nhiệm vụ.
- ✓ Hiểu những gì được nhìn thấy trong video giám sát CCTV, do đó thực hiện an ninh, quản lý giao thông và một loạt các dịch vụ khác.
- ✓ Tạo nghệ thuật với Neural Style Transfers tuyệt vời và các kiểu tạo hình ảnh sáng tạo khác.
- ✓ Mô phỏng nhiều tác vụ như khuôn mặt lão hóa, sửa đổi nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp và thay thế thực tế các diễn viên trong phim.
Khóa học này nhằm giải quyết tất cả những điều đó!
- ✓ Dạy bằng Google Colab Notebooks (không cài đặt lộn xộn, tất cả code hoạt động ngay lập tức).
- ✓ Hơn 27 giờ cập nhật lý thuyết Thị giác máy tính phù hợp với code ví dụ.
- ✓ Dạy bằng cả PyTorch và T ensorflow Keras!
Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức từ nền tảng về Computer Vision, Classical Computer Vision (sử dụng OpenCV), sau đó tôi chuyển sang Deep Learning, nơi chúng tôi xây dựng kiến thức nền tảng về CNN và tìm hiểu tất cả về các chủ đề sau:
Hướng dẫn OpenCV chi tiết bao gồm:
- ✓ Image Operation và Manipulation.
- ✓ Contours và Segmentation.
- ✓ Object Detection và Tracking đơn giản.
- ✓ Facial Landmarks, Recognition và Face Swaps.
- ✓ Triển khai OpenCV của Neural Style Transfer, YOLOv3, SSD và một black and white image colorizer.
- ✓ Làm việc với Video và Video Stream.
Giáo 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.
- ✓ Modern CNN Architectures bao gồm Vision Transformers (ResNets, DenseNets, MobileNET, VGG19, InceptionV3, EfficientNET và ViTs).
- ✓ Siamese Networks về độ tương đồng của hình ảnh.
- ✓ Nhận dạng khuôn mặt (Tuổi, Giới tính, Cảm xúc, Dân tộc).
- ✓ PyTorch Lightning.
- ✓ Object Detection với YOLOv5 và v4, EfficientDetect, SSD, 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.
- ✓ Medical Imaging - Phân tích X-quang và CT-Scans.
- ✓ Depth Estimation.
- ✓ Tạo API thị giác máy tính với Flask.
- ✓ Và nhiều hơn nữa.
Đây là một khóa học toàn diện, được chia thành hai (2) phần chính. Đầu tiên là OpenCV chi tiết (Hướng dẫn về Classical Computer Vision) và thứ hai là Deep Learning chi tiết.
Khóa học này chứa đầy các dự án thú vị bao gồm các Dự án Classical Computer Vision sau:
- ✓ Sắp xếp các đường viền theo kích thước, vị trí, sử dụng chúng để đối sánh hình dạng.
- ✓ Tìm kiếm Waldo.
- ✓ Perspective Transforms (CamScanner).
- ✓ Image Similarity.
- ✓ K-Means clustering cho màu sắc hình ảnh.
- ✓ Motion tracking với MeanShift và CAMShift.
- ✓ Optical Flow.
- ✓ Facial Landmark Detection với Dlib.
- ✓ Face Swaps.
- ✓ QR Code và Barcode Reaching.
- ✓ Xóa Background.
- ✓ Text Detection.
- ✓ OCR với PyTesseract và EasyOCR.
- ✓ Tô màu ảnh đen trắng.
- ✓ Chụp ảnh bằng máy tính với khả năng loại bỏ vết in và tiếng ồn.
- ✓ Tạo bản phác thảo của chính bạn bằng tính năng Edge Detection.
- ✓ RTSP và IP Streams.
- ✓ Chụp ảnh màn hình dưới dạng video.
- ✓ Import video Youtube trực tiếp.
Các dự án Deep Learning Computer Vision:
- ✓ PyTorch & Keras CNN Tutorial MNIST.
- ✓ PyTorch & Keras Misclassifications và Model Performance Analysis.
- ✓ PyTorch & Keras Fashion-MNIST có và không có Regularisation.
- ✓ CNN Visualisation - Filter và Filter Activation Visualisation.
- ✓ CNN Visualisation Filter và Class Maximisation.
- ✓ CNN Visualization GradCAM GradCAMplusplus và FasterScoreCAM.
- ✓ Replicating LeNet và AlexNet trong Tensorflow2.0 bằng Keras.
- ✓ PyTorch & Keras Pretrained Models - 1 - VGG16, ResNet, Inceptionv3, MobileNetv2, SqueezeNet, WideResNet, DenseNet201, MobileMNASNet, EfficientNet và MNASNet.
- ✓ Rank-1 và Rank-5 Accuracy.
- ✓ PyTorch và Keras Cats vs Dogs PyTorch - Train với dữ liệu của riêng bạn.
- ✓ PyTorch Lightning Tutorial - Batch và LR Selection, Tensorboards, Callbacks, mGPU, TPU và hơn thế nữa.
- ✓ PyTorch Lightning - Transfer Learning.
- ✓ PyTorch và Keras Transfer Learning và Fine Tuning.
- ✓ PyTorch & Keras Sử dụng CNN làm một Feature Extractor.
- ✓ PyTorch & Keras - Google Deep Dream.
- ✓ PyTorch Keras - Neural Style Transfer + TF-HUB Models.
- ✓ PyTorch & Keras Autoencoders sử dụng Fashion-MNIST Dataset.
- ✓ PyTorch & Keras - Generative Adversarial Networks - DCGAN - MNIST.
- ✓ Keras - Super Resolution SRGAN.
- ✓ Project - Generate_Anime_with_StyleGAN.
- ✓ CycleGAN - Turn Horses into Zebras.
- ✓ ArcaneGAN inference.
- ✓ PyTorch & Keras Siamese Networks.
- ✓ Facial Recognition với VGGFace trong Keras.
- ✓ PyTorch Facial Similarity với FaceNet.
- ✓ DeepFace - Age, Gender, Expression, Headpose và Recognition.
- ✓ Object Detection - Gun, Pistol Detector - Scaled-YOLOv4.
- ✓ Object Detection - Mask Detection - TensorFlow Object Detection - MobileNetV2 SSD.
- ✓ Object Detection - Sign Language Detection - TFODAPI - EfficientDetD0-D7.
- ✓ Object Detection - Pot Hole Detection với TinyYOLOv4.
- ✓ Object Detection - Mushroom Type Object Detection - Detectron 2.
- ✓ Object Detection - Website Screenshot Region Detection - YOLOv4-Darknet.
- ✓ Object Detection - Drone Maritime Detector - Tensorflow Object Detection Faster R-CNN.
- ✓ Object Detection - Chess Pieces Detection - YOLOv3 PyTorch.
- ✓ Object Detection - Hardhat Detection for Construction sites - EfficientDet-v2.
- ✓ Object DetectionBlood Cell Object Detection - YOLOv5.
- ✓ Object DetectionPlant Doctor Object Detection - YOLOv5.
- ✓ Image Segmentation - Keras, U-Net and SegNet.
- ✓ DeepLabV3 - PyTorch_Vision_Deeplabv3.
- ✓ Mask R-CNN Demo.
- ✓ Detectron2 - Mask R-CNN.
- ✓ Train một Mask R-CNN - Shapes.
- ✓ Yolov5 DeepSort Pytorch tutorial.
- ✓ DeepFakes - first-order-model-demo.
- ✓ Vision Transformer Tutorial PyTorch.
- ✓ Vision Transformer Classifier trong Keras.
- ✓ Image Classification bằng BigTransfer (BiT).
- ✓ Depth Estimation với Keras.
- ✓ Image Similarity Search sử dụng Metric Learning với Keras.
- ✓ Image Captioning với Keras.
- ✓ Video Classification với một CNN-RNN Architecture với Keras.
- ✓ Video Classification với Transformers với Keras.
- ✓ Point Cloud Classification - PointNet.
- ✓ Point Cloud Segmentation với PointNet.
- ✓ 3D Image Classification CT-Scan.
- ✓ X-ray Pneumonia Classification sử dụng TPU.
- ✓ Low Light Image Enhancement bằng MIRNet.
- ✓ Captcha OCR Cracker.
- ✓ Flask Rest API - Server và Flask Web App.
- ✓ Detectron2 - BodyPose.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Sinh viên Cao đẳng / Đại học ở tất cả các trình độ Học lên Tiến sĩ (rất hữu ích cho những người đang làm dự án).
- ✓ Các nhà phát triển phần mềm và kỹ sư muốn chuyển đổi sang Computer Vision.
- ✓ Các nhà sáng lập khởi nghiệp tìm kiếm để tìm hiểu cách thực hiện ý tưởng lớn hơn của họ.
- ✓ Người theo sở thích và thậm chí cả học sinh trung học đang tìm cách bắt đầu với Computer Vision.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
