دوره آموزش کاربردی تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از معماری YOLO V4 همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از معماری YOLO V4

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در بینایی ماشین
• 2. تاریخچه و تکامل الگوریتم‌های تشخیص اشیاء
• 3. آشنایی با ساختار شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 4. معرفی معماری YOLO و فلسفه سرعت در تشخیص
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
• 6. آموزش کار با کتابخانه‌های OpenCV و NumPy در پردازش تصویر
• 7. پیش‌پردازش داده‌های تصویری و نرمال‌سازی
• 8. آشنایی با مجموعه‌داده‌های استاندارد مانند COCO و Pascal VOC
• 9. ساختار فایل‌های پیکربندی در YOLO V4
• 10. درک مفهوم لایه‌های BackBone در YOLO
• 11. بررسی مکانیسم CSPDarknet53 در استخراج ویژگی‌ها
• 12. مفهوم SPP در افزایش میدان دید شبکه
• 13. بررسی PANet در تجمیع ویژگی‌های چندمقیاسی
• 14. مفهوم Anchor Boxes و اهمیت تنظیم ابعاد آن‌ها
• 15. توابع هزینه و بهینه‌سازی در آموزش مدل
• 16. استراتژی‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 17. آماده‌سازی مجموعه‌داده شخصی با ابزارهای برچسب‌گذاری
• 18. فرمت‌بندی داده‌ها برای آموزش مدل YOLO V4
• 19. تنظیم هایپرپارامترها برای شروع فرآیند آموزش
• 20. مدیریت حافظه کارت گرافیک در طول آموزش
• 21. بررسی منحنی‌های یادگیری و نمودار Loss
• 22. تکنیک‌های تشخیص اشیاء در تصاویر ثابت
• 23. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء در جریان ویدئویی زنده
• 24. اعمال فیلترهای پس‌پردازش و Non-Maximum Suppression
• 25. ارزیابی دقت مدل با معیارهای mAP و IoU
• 26. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 27. آشنایی با مفاهیم انتقال یادگیری در بینایی ماشین
• 28. استفاده از وزن‌های پیش‌آموزش‌دیده برای پروژه‌های خاص
• 29. شناسایی اشیاء در محیط‌های صنعتی و نظارتی
• 30. کاربرد تشخیص اشیاء در پایش ترافیک و مدیریت شهری
• 31. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی
• 32. امنیت سیستم‌های بینایی ماشین در برابر حملات تزریق داده
• 33. تلفیق پردازش تصویر با سیستم‌های کنترل هوشمند
• 34. عیب‌یابی خطاهای رایج در آموزش مدل‌های YOLO
• 35. استفاده از مدل‌های YOLO در پروژه‌های اینترنت اشیاء
• 36. پیاده‌سازی استنتاج مدل روی پردازنده‌های گرافیکی
• 37. تکنیک‌های افزایش سرعت اجرای مدل در زمان واقعی
• 38. روش‌های بهبود دقت در تشخیص اشیاء کوچک
• 39. مدیریت کلاس‌های نامتوازن در مجموعه‌داده‌های آموزشی
• 40. مستندسازی و ارائه نتایج پروژه‌های بینایی ماشین