کتاب بخش‌بندی نقطه‌نقشه با PointNet: از مبانی تا مدل‌های پیشرفته

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 بخش‌بندی نقطه‌نقشه با PointNet: از مبانی تا مدل‌های پیشرفته

موضوع کلی: پردازش نقطه‌نقشه

موضوع میانی: بخش‌بندی نقطه‌نقشه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به بخش‌بندی نقطه‌نقشه
  • 2. آشنایی با PointNet و بخش‌بندی نقطه‌نقشه
  • 3. پیشینه مدل‌های پردازش نقطه‌نقشه
  • 4. مفاهیم پایه‌ای نقطه‌نقشه (نمایش، هندسه)
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های نقطه‌نقشه
  • 6. شبکه‌های عصبی کامل بر روی مجموعه‌های نقطه‌ای
  • 7. مرور کلی معماری PointNet
  • 8. PointNet برای طبقه‌بندی نقطه‌نقشه
  • 9. طراحی توپولوژی PointNet برای بخش‌بندی
  • 10. توابع از دست رفته برای بخش‌بندی نقطه‌نقشه
  • 11. باینری کراس‌انتروپی و تعدیل کلاس‌های نامتوازن
  • 12. بهینه‌سازی با استفاده از گرادیان (Adam, SGD)
  • 13. آموزش PointNet بر روی داده‌های بخش‌بندی
  • 14. افزایش داده‌ها برای بهبود عملکرد بخش‌بندی
  • 15. راه‌های اندازه‌گیری عملکرد بخش‌بندی (mIoU, Dice)
  • 16. مجموعه‌های نقطه‌ای نقطه‌ای PointNet++
  • 17. PointNet++ برای بخش‌بندی با دقت بالا
  • 18. شبکه‌های جایگزین (DeepSets, PointCNN)
  • 19. تکنیک‌های ادغام چند نقطه‌نقشه
  • 20. بخش‌بندی نمونه‌ها در زمان واقعی
  • 21. استقرار PointNet در محیط‌های واقعی
  • 22. مقیاس‌گذاری PointNet با استفاده از GPUهای چند
  • 23. ابزارهای کتابخانه (Point Cloud Library, Open3D)
  • 24. ساخت یک پکیج بخش‌بندی نقطه‌نقشه کامل با PyTorch
  • 25. نوشتن کدهای سفارشی برای PointNet
  • 26. تنظیمات پیشرفته (DropPath, Attention)
  • 27. راه‌های مقابله با نوروزن (Noise injection)
  • 28. بخش‌بندی نقطه‌نقشه با استفاده از چندمدل (ensembling)
  • 29. استدلال بخش‌بندی نقطه‌نقشه در سناریوهای چندکلاسه
  • 30. بخش‌بندی نقطه‌نقشه با استفاده از یادگیری فوق‌ناظر
  • 31. بخش‌بندی نقطه‌نقشه بدون نظارت با استفاده از روش‌های نیمه‌نظارتی
  • 32. ترکیب بخش‌بندی نقطه‌نقشه با مدل‌های ژنرال purpose
  • 33. کاربردهای بخش‌بندی نقطه‌نقشه در روباتیک
  • 34. کاربردهای بخش‌بندی نقطه‌نقشه در خودروهای خودران
  • 35. بخش‌بندی نقطه‌نقشه در بازنمایی فضای شهری
  • 36. بخش‌بندی نقطه‌نقشه در بازنمایی ساختمان‌ها
  • 37. بخش‌بندی نقطه‌نقشه در بازنمایی محیط‌های داخلی
  • 38. بخش‌بندی نقطه‌نقشه در بازنمایش پزشکی
  • 39. بخش‌بندی نقطه‌نقشه در بازنمایش زیستی
  • 40. مقایسه مدل‌های بخش‌بندی نقطه‌نقشه (PointNet مقابل PointNet++)
  • 41. روش‌های پیشنهادی برای بهبود بخش‌بندی نقطه‌نقشه
  • 42. راه‌های تشخیص و رفع باگ‌ها در بخش‌بندی
  • 43. ساخت مجموعه‌های داده نقطه‌نقشه برای بخش‌بندی
  • 44. دسترسی به مجموعه‌های داده نقطه‌نقشه عمومی (ModelNet, SceneNet)
  • 45. راهنمای بارگیری و پردازش مجموعه‌های داده
  • 46. تکرارهای کد برای بازسازی مجموعه‌های داده
  • 47. بهینه‌سازی سرعت برای استنتاج بخش‌بندی
  • 48. کاهش دقت برای بخش‌بندی در زمان واقعی
  • 49. روش‌های کم‌دقت‌سازی (distillation)
  • 50. تولید بخش‌بندی نقطه‌نقشه برای هدایت روبات‌ها
  • 51. بخش‌بندی نقطه‌نقشه در سناریوهای چندمحیطی
  • 52. بخش‌بندی نقطه‌نقشه در نور کم و شرایط نامساعد
  • 53. بخش‌بندی نقطه‌نقشه با استفاده از اطلاعات اضافی (LiDAR, RGB)
  • 54. بخش‌بندی نقطه‌نقشه با استفاده از شبکه‌های عصبی همگن (CNN)
  • 55. ادغام بخش‌بندی نقطه‌نقشه با روش‌های پایه‌ای
  • 56. آموزش بخش‌بندی نقطه‌نقشه با استفاده از داده‌های برچسب‌خورده
  • 57. بخش‌بندی نقطه‌نقشه با استفاده از روش‌های خودمراقب
  • 58. بخش‌بندی نقطه‌نقشه با استفاده از شبکه‌های مخالف
  • 59. آموزش بخش‌بندی نقطه‌نقشه بدون داده‌های برچسب‌خورده (Zero-shot)
  • 60. آینده بخش‌بندی نقطه‌نقشه (Transformer برای نقطه‌نقشه)

📚 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.