کتاب صوتی تکنیک‌های پیشرفته قطعه‌بندی تصاویر با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته قطعه‌بندی تصاویر با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر قطعه‌بندی تصاویر
• 2. مفاهیم پایه در پردازش تصویر
• 3. انواع روش‌های قطعه‌بندی تصاویر
• 4. قطعه‌بندی مبتنی بر پیکسل
• 5. قطعه‌بندی مبتنی بر لبه
• 6. قطعه‌بندی مبتنی بر منطقه
• 7. قطعه‌بندی با استفاده از آستانه‌گذاری
• 8. آستانه‌گذاری تطبیقی
• 9. قطعه‌بندی با روش‌های خوشه‌بندی
• 10. خوشه‌بندی K-Means در پردازش تصویر
• 11. قطعه‌بندی با استفاده از الگوریتم‌های گراف
• 12. قطعه‌بندی با الگوریتم برش (Graph Cut)
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در بینایی ماشین
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 15. معماری‌های پایه CNN برای قطعه‌بندی
• 16. شبکه‌های FCN (Fully Convolutional Networks)
• 17. شبکه‌های U-Net و معماری آن
• 18. قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
• 19. قطعه‌بندی نمونه‌ای (Instance Segmentation)
• 20. قطعه‌بندی فوق‌العاده (Panoptic Segmentation)
• 21. مدل‌های پیشرفته قطعه‌بندی معنایی
• 22. DeepLab و نسخه‌های آن
• 23. HRNet برای قطعه‌بندی با وضوح بالا
• 24. شبکه‌های attention-based برای قطعه‌بندی
• 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های Foundation در بینایی ماشین
• 26. مدل Segment Anything (SAM)
• 27. معماری SAM1
• 28. کاربرد SAM1 در قطعه‌بندی
• 29. محدودیت‌های SAM1
• 30. معرفی SAM2
• 31. بهبودهای معماری SAM2 نسبت به SAM1
• 32. مکانیزم‌های جدید در SAM2
• 33. آموزش و تنظیم مدل SAM2
• 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) SAM2 برای وظایف خاص
• 35. قطعه‌بندی تصاویر پزشکی با SAM2
• 36. قطعه‌بندی تصاویر صنعتی با SAM2
• 37. قطعه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای با SAM2
• 38. قطعه‌بندی تصاویر چهره با SAM2
• 39. قطعه‌بندی اشیاء متحرک با SAM2
• 40. ارزیابی معیارهای قطعه‌بندی
• 41. معیارهای دقت (Accuracy)
• 42. معیارهای IoU (Intersection over Union)
• 43. معیارهای Dice Coefficient
• 44. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 45. افزایش داده هندسی
• 46. افزایش داده رنگی
• 47. افزایش داده با استفاده از شبکه‌های مولد
• 48. کاربرد قطعه‌بندی در واقعیت افزوده
• 49. کاربرد قطعه‌بندی در رباتیک
• 50. کاربرد قطعه‌بندی در ویرایش تصویر
• 51. کاربرد قطعه‌بندی در تحلیل ویدئو
• 52. قطعه‌بندی در زمان واقعی (Real-time Segmentation)
• 53. چالش‌های قطعه‌بندی در شرایط نوری ضعیف
• 54. چالش‌های قطعه‌بندی با اشیاء همپوشان
• 55. چالش‌های قطعه‌بندی با مقیاس‌های مختلف اشیاء
• 56. مقدمه‌ای بر قطعه‌بندی با پرامپت (Prompt-based Segmentation)
• 57. انواع پرامپت‌ها (متنی، نقطه‌ای، جعبه‌ای)
• 58. قطعه‌بندی مبتنی بر پرامپت با SAM2
• 59. تکنیک‌های تعاملی در قطعه‌بندی
• 60. بهینه‌سازی مدل‌های قطعه‌بندی برای سخت‌افزارهای محدود
• 61. استفاده از مدل‌های سبک (Lightweight Models)
• 62. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 63. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
• 64. آموزش تقویتی برای قطعه‌بندی
• 65. قطعه‌بندی با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 66. اصول یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
• 67. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 68. تنظیم مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای قطعه‌بندی
• 69. قطعه‌بندی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 70. کاربرد GANs در تولید داده‌های مصنوعی برای قطعه‌بندی
• 71. GANs برای بهبود کیفیت مرزهای قطعه‌بندی
• 72. روش‌های نوین در قطعه‌بندی نمونه‌ای
• 73. Mask R-CNN و معماری آن
• 74. YOLACT و معماری آن
• 75. SOLO و معماری آن
• 76. قطعه‌بندی تصاویر سه بعدی
• 77. روش‌های قطعه‌بندی مبتنی بر وکسل
• 78. روش‌های قطعه‌بندی مبتنی بر ابر نقاط
• 79. قطعه‌بندی با استفاده از شبکه‌های PointNet
• 80. قطعه‌بندی با استفاده از شبکه‌های PointNet++
• 81. قطعه‌بندی با استفاده از شبکه‌های DGCNN
• 82. قطعه‌بندی با استفاده از شبکه‌های Sparse Convolution
• 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های Transformers در بینایی ماشین
• 84. Vision Transformer (ViT)
• 85. DETR برای قطعه‌بندی
• 86. Swin Transformer برای قطعه‌بندی
• 87. قطعه‌بندی با استفاده از مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 88. ترکیب اطلاعات تصویری و متنی
• 89. کاربرد قطعه‌بندی در تحلیل پزشکی
• 90. تشخیص تومور با قطعه‌بندی
• 91. تحلیل بافت‌های آسیب‌دیده
• 92. کاربرد قطعه‌بندی در خودروهای خودران
• 93. تشخیص موانع
• 94. تفسیر صحنه رانندگی
• 95. آینده قطعه‌بندی تصاویر
• 96. روندهای تحقیقاتی جدید
• 97. چالش‌های اخلاقی در پردازش تصویر
• 98. حفظ حریم خصوصی در قطعه‌بندی تصاویر
• 99. کاربرد قطعه‌بندی در صنعت فرهنگی و هنری
• 100. تحلیل آثار هنری