اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های پیشرفته قطعه‌بندی تصاویر با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق

کتاب تکنیک‌های پیشرفته قطعه‌بندی تصاویر با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق

تگ‌ها: SAM2 بینایی ماشین پردازش تصویر قطعه‌بندی تصویر هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.