فلش‌کارت‌های آموزشی تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصویر با YOLO و Mask R-CNN

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصویر با YOLO و Mask R-CNN

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر علم داده و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم اساسی بینایی ماشین و پردازش تصویر
• 3. آشنایی با کتابخانه های Python مورد نیاز: NumPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV
• 4. نصب و پیکربندی TensorFlow و PyTorch
• 5. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN): مبانی و معماری های رایج
• 6. آشنایی با مجموعه داده های مورد استفاده در تشخیص شیء و قطعه بندی تصویر
• 7. آماده سازی داده ها: برچسب زنی، افزایش داده ها و پیش پردازش
• 8. متریک های ارزیابی عملکرد در تشخیص شیء: دقت، فراخوانی، میانگین دقت متوسط (mAP)
• 9. مقدمه ای بر YOLO (You Only Look Once)
• 10. معماری YOLOv1: اصول و نحوه عملکرد
• 11. معماری YOLOv2: بهبودها و بهینه سازی ها
• 12. معماری YOLOv3: معرفی Feature Pyramid Network (FPN)
• 13. معماری YOLOv4: به کارگیری روش های Bag-of-Freebies و Bag-of-Specials
• 14. معماری YOLOv5: بررسی ویژگی ها و مزایای آن
• 15. معماری YOLOv6: تکنیک های جدید در آموزش و استنتاج
• 16. معماری YOLOv7: بررسی معماری و نوآوری های کلیدی
• 17. دانلود و نصب YOLOv5
• 18. آماده سازی مجموعه داده سفارشی برای YOLOv5
• 19. پیکربندی فایل های YAML برای آموزش YOLOv5
• 20. آموزش YOLOv5 با استفاده از مجموعه داده سفارشی
• 21. تنظیم هایپرمترهای آموزش YOLOv5 برای بهبود عملکرد
• 22. ارزیابی مدل YOLOv5 آموزش داده شده
• 23. بهینه سازی مدل YOLOv5 برای استنتاج سریعتر
• 24. پیاده سازی YOLOv5 برای تشخیص اشیاء در تصاویر
• 25. پیاده سازی YOLOv5 برای تشخیص اشیاء در ویدیوها
• 26. استفاده از CUDA برای تسریع فرآیند آموزش و استنتاج YOLO
• 27. آشنایی با روش های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در YOLO
• 28. استفاده از مدل های پیش آموزش داده شده YOLO برای تشخیص سریع
• 29. مقدمه ای بر Mask R-CNN
• 30. معماری Mask R-CNN: اصول و نحوه عملکرد
• 31. بررسی ساختار Region Proposal Network (RPN) در Mask R-CNN
• 32. آشنایی با لایه های Head در Mask R-CNN: Box Head و Mask Head
• 33. مفهوم Region of Interest (RoI) Align در Mask R-CNN
• 34. مقایسه RoI Align با RoI Pooling
• 35. آماده سازی مجموعه داده سفارشی برای Mask R-CNN
• 36. نصب و پیکربندی کتابخانه Detectron2
• 37. پیکربندی فایل های YAML برای آموزش Mask R-CNN با Detectron2
• 38. آموزش Mask R-CNN با استفاده از مجموعه داده سفارشی در Detectron2
• 39. تنظیم هایپرمترهای آموزش Mask R-CNN برای بهبود عملکرد
• 40. ارزیابی مدل Mask R-CNN آموزش داده شده در Detectron2
• 41. بهینه سازی مدل Mask R-CNN برای استنتاج سریعتر
• 42. پیاده سازی Mask R-CNN برای قطعه بندی تصاویر
• 43. پیاده سازی Mask R-CNN برای تشخیص و قطعه بندی اشیاء در ویدیوها
• 44. استفاده از CUDA برای تسریع فرآیند آموزش و استنتاج Mask R-CNN
• 45. آشنایی با روش های Transfer Learning در Mask R-CNN
• 46. استفاده از مدل های پیش آموزش داده شده Mask R-CNN برای تشخیص و قطعه بندی سریع
• 47. مقایسه YOLO و Mask R-CNN: نقاط قوت و ضعف
• 48. انتخاب مدل مناسب با توجه به نیازهای پروژه
• 49. روش های بهبود دقت تشخیص شیء: استفاده از تکنیک های افزایش داده پیشرفته
• 50. روش های بهبود سرعت استنتاج: Quantization, Pruning, Knowledge Distillation
• 51. استفاده از تنسوربوردی برای مانیتورینگ فرآیند آموزش
• 52. آشنایی با ابزارهای برچسب زنی داده ها: LabelImg, VGG Image Annotator (VIA)
• 53. روش های رفع خطا در برچسب زنی داده ها
• 54. مفهوم Anchor Boxes در YOLO و نحوه تنظیم آنها
• 55. استفاده از Cluster Analysis برای بهینه سازی Anchor Boxes
• 56. آشنایی با Non-Maximum Suppression (NMS) و Weighted Boxes Fusion (WBF)
• 57. بهینه سازی کد برای کاهش زمان آموزش و استنتاج
• 58. بررسی معماری های One-Stage و Two-Stage در تشخیص شیء
• 59. آشنایی با روش های Object Tracking در ویدیوها
• 60. ادغام YOLO یا Mask R-CNN با الگوریتم های Object Tracking
• 61. پیاده سازی سیستم تشخیص و ردیابی اشیاء در زمان واقعی
• 62. استفاده از YOLO و Mask R-CNN در کاربردهای مختلف: خودروهای خودران، نظارت تصویری، پزشکی
• 63. تشخیص اشیاء کوچک با استفاده از تکنیک های Multi-Scale Feature Fusion
• 64. بررسی تاثیر اندازه تصویر ورودی بر دقت و سرعت مدل
• 65. استفاده از Cloud Computing (AWS, GCP, Azure) برای آموزش مدل های بزرگ
• 66. آشنایی با TensorRT برای بهینه سازی استنتاج بر روی NVIDIA GPUs
• 67. استفاده از OpenCV برای پیش پردازش تصاویر و ویدیوها
• 68. به کارگیری تکنیک های Data Augmentation برای بهبود Robustness مدل
• 69. بررسی تاثیر Batch Size بر فرآیند آموزش
• 70. آشنایی با روش های regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 71. آشنایی با الگوریتم های بهینه سازی: Adam, SGD, RMSprop
• 72. تنظیم Learning Rate برای بهینه سازی فرآیند آموزش
• 73. استفاده از Learning Rate Scheduling برای بهبود عملکرد
• 74. بررسی معماری های Transformer-Based در بینایی ماشین
• 75. آشنایی با DETR (DEtection TRansformer)
• 76. ادغام YOLO یا Mask R-CNN با معماری های Transformer
• 77. پیاده سازی سیستم های هوشمند تشخیص اشیاء برای ربات ها
• 78. استفاده از YOLO و Mask R-CNN در Augmented Reality (AR) و Virtual Reality (VR)
• 79. بررسی مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از سیستم های تشخیص اشیاء
• 80. آشنایی با تکنیک های adversarial attacks و دفاع در برابر آنها
• 81. مقدمه ای بر Federated Learning برای آموزش مدل های تشخیص اشیاء
• 82. آینده تشخیص شیء و قطعه بندی تصویر: روندها و چالش ها
• 83. تشخیص اشیاء سه بعدی (3D Object Detection)
• 84. بررسی معماری های مبتنی بر LiDAR برای تشخیص اشیاء سه بعدی
• 85. استفاده از تکنیک های Self-Supervised Learning در تشخیص اشیاء
• 86. آشنایی با دانش پنهان (Dark Knowledge) و روش Knowledge Distillation
• 87. استفاده از روش های Uncertainty Estimation در تشخیص اشیاء
• 88. آشنایی با Continuous Learning و Adaptive Learning برای مدل های تشخیص اشیاء
• 89. مقایسه مدل های تشخیص اشیاء با توجه به مصرف انرژی
• 90. بررسی و تحلیل داده های بزرگ در زمینه تشخیص اشیاء
• 91. ایجاد یک پروژه عملی کامل: تشخیص اشیاء در تصاویر پزشکی
• 92. ایجاد یک پروژه عملی کامل: قطعه بندی تصاویر ماهواره ای
• 93. ایجاد یک پروژه عملی کامل: تشخیص اشیاء در ویدیوهای نظارتی
• 94. ایجاد یک پروژه عملی کامل: تشخیص اشیاء در تصاویر پهپاد
• 95. راهکارهای دیپلوی مدل های تشخیص اشیاء در محیط های مختلف
• 96. آشنایی با روش های Dockerization و Containerization برای دیپلوی مدل ها
• 97. استفاده از Kubernetes برای مدیریت و مقیاس پذیری مدل های تشخیص اشیاء
• 98. ایجاد API برای دسترسی به مدل های تشخیص اشیاء
• 99. پشتیبانی از سخت افزار و نرم افزارهای مختلف برای استنتاج مدل های تشخیص اشیاء
• 100. نوشتن مستندات فنی برای پروژه های تشخیص اشیاء