دوره آموزش عملی بخش‌بندی ویدئو با SAM2 و پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی بخش‌بندی ویدئو با SAM2 و پایتون

موضوع کلی: بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر

موضوع میانی: بخش‌بندی و جداسازی اشیاء در تصاویر و ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بخش‌بندی تصویر و ویدئو
• 2. مفاهیم پایه‌ای سگمنتیشن معنایی و نمونه‌ای
• 3. معرفی مدل SAM و نسخه SAM2
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون برای SAM2
• 5. ساختار و معماری مدل SAM2
• 6. بارگذاری و پیش‌پردازش تصاویر و ویدئوها
• 7. استخراج فریم‌های ویدئو با OpenCV
• 8. استفاده از نقاط Prompt برای بخش‌بندی
• 9. بخش‌بندی با استفاده از Bounding Box
• 10. تکنیک‌های بخش‌بندی خودکار (Automatic Mask Generation)
• 11. کار با ماسک‌های خروجی مدل SAM2
• 12. ذخیره و نمایش ماسک‌های بخش‌بندی شده
• 13. بخش‌بندی اشیاء در ویدئو با رهگیری SAM2
• 14. رهگیری اشیاء بین فریم‌ها در SAM2
• 15. مدیریت حافظه ویدئو در SAM2
• 16. بهبود کیفیت ماسک‌های خروجی
• 17. اعمال فیلتر بر روی ماسک‌ها
• 18. بخش‌بندی چندین شیء به صورت همزمان
• 19. استفاده از Segment Anything برای برچسب‌گذاری داده
• 20. تبدیل ماسک‌ها به Bounding Box
• 21. تبدیل ماسک‌ها به Polygons
• 22. تبدیل ماسک‌ها به کانتورها
• 23. محاسبه مساحت و مرکز اشیاء بخش‌بندی شده
• 24. رنگ‌آمیزی اشیاء مختلف در ماسک
• 25. ترکیب ماسک‌ها با تصویر اصلی
• 26. پس‌زمینه‌زدایی و جداسازی سوژه
• 27. حذف پس‌زمینه ویدئو با SAM2
• 28. بخش‌بندی اشیاء متحرک در ویدئو
• 29. رهگیری اشیاء با استفاده از کانتورها
• 30. ادغام SAM2 با کتابخانه رهگیری (Track)
• 31. تشخیص و بخش‌بندی اشیاء جدید در ویدئو
• 32. مدیریت خطاهای رهگیری در فریم‌ها
• 33. بهینه‌سازی سرعت بخش‌بندی ویدئو
• 34. پردازش دسته‌ای تصاویر و ویدئوها
• 35. ذخیره خروجی به فرمت‌های مختلف (PNG, JPG, MP4)
• 36. ایجاد دیتاست آموزشی از خروجی SAM2
• 37. استفاده از SAM2 برای برچسب‌گذاری خودکار
• 38. بخش‌بندی تصاویر پزشکی با SAM2
• 39. بخش‌بندی تصاویر ماهواره‌ای و هوایی
• 40. کار با تصاویر با وضوح بالا در SAM2
• 41. تغییر اندازه و کراپ کردن تصاویر ورودی
• 42. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده SAM2
• 43. فاین‌تیونینگ (Fine-tuning) SAM2 روی دیتاست اختصاصی
• 44. آماده‌سازی دیتاست برای فاین‌تیونینگ
• 45. تنظیم Hyperparameters برای آموزش
• 46. آموزش مدل SAM2 سفارشی
• 47. ارزیابی عملکرد مدل با معیار mIoU
• 48. ارزیابی عملکرد مدل با معیار Dice Coefficient
• 49. مقایسه SAM2 با مدل‌های کلاسیک (GrabCut, Watershed)
• 50. مقایسه SAM2 با مدل‌های یادگیری عمیق (Mask R-CNN, YOLO)
• 51. یکپارچه‌سازی SAM2 با OpenCV
• 52. یکپارچه‌سازی SAM2 با PyTorch
• 53. ایجاد رابط کاربری ساده برای بخش‌بندی
• 54. استفاده از SAM2 در برنامه‌های تحت وب
• 55. بخش‌بندی بلادرنگ ویدئو از وب‌کم
• 56. مدیریت حافظه GPU در SAM2
• 57. حل مشکلات رایج در اجرای SAM2
• 58. بخش‌بندی اشیاء شفاف و نیمه‌شفاف
• 59. بخش‌بندی اشیاء با لبه‌های نرم
• 60. بخش‌بندی متن و کاراکتر در تصاویر
• 61. بخش‌بندی تصاویر با نویز و نورپردازی ضعیف
• 62. استفاده از SAM2 در پروژه‌های واقعیت افزوده
• 63. تکنیک‌های پس‌پردازش برای بهبود ماسک
• 64. پالایش ماسک با استفاده از Conditional Random Fields
• 65. پالایش ماسک با استفاده از Morphological Operations
• 66. پروژه عملی: جداسازی اشیاء در فیلم ورزشی
• 67. پروژه عملی: برچسب‌گذاری خودکار برای دیتاست خودرو
• 68. پروژه عملی: حذف پس‌زمینه ویدئوهای تبلیغاتی
• 69. پروژه عملی: بخش‌بندی اشیاء در تصاویر محصولات فروشگاهی