اکسپرس 24
کتاب جامع کشف اشیاء با شبکه‌های کانولوشنی دو مرحله‌ای (از R-CNN تا Mask R-CNN)

کتاب جامع کشف اشیاء با شبکه‌های کانولوشنی دو مرحله‌ای (از R-CNN تا Mask R-CNN)

تگ‌ها: AI CNN Detectron2 Faster R-CNN Mask R-CNN MMDetection Object Detection PyTorch بینایی ماشین پایتون پردازش تصویر شبکه کانولوشنی کشف اشیاء یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 جامع کشف اشیاء با شبکه‌های کانولوشنی دو مرحله‌ای (از R-CNN تا Mask R-CNN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه و معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 2. مفهوم کشف اشیاء (Object Detection) و تفاوت آن با طبقه‌بندی تصویر
  • 3. بررسی معیارها و متریک‌های ارزیابی IoU و mAP
  • 4. چالش‌های تنظیم کادرهای احاطه‌کننده (Bounding Box Regression)
  • 5. الگوریتم‌های پیشنهاد ناحیه سنتی مانند Selective Search
  • 6. معماری پایه شبکه R-CNN و نحوه کارکرد آن
  • 7. فرآیند استخراج ویژگی و آموزش طبقه بند در R-CNN
  • 8. محدودیت‌ها و گلوگاه‌های محاسباتی شبکه R-CNN
  • 9. معماری Fast R-CNN و ایده اشتراک‌گذاری نقشه‌های ویژگی
  • 10. مکانیزم RoI Pooling و نقش آن در یکپارچه‌سازی شبکه
  • 11. طراحی تابع زیان چندوظیفه‌ای (Multi-task Loss) در Fast R-CNN
  • 12. مقایسه سرعت و دقت Fast R-CNN با نسل قبلی
  • 13. معماری Faster R-CNN و معرفی شبکه پیشنهاد ناحیه (RPN)
  • 14. نحوه کارکرد لایه Sliding Window و لنگرها (Anchors) در RPN
  • 15. مقیاس‌پذیری و نسبت‌های ابعاد مختلف در لنگرهای RPN
  • 16. نحوه نمونه‌گیری از کادرهای مثبت و منفی در آموزش RPN
  • 17. فرآیند حذف همپوشانی‌های اضافی با Non-Maximum Suppression (NMS)
  • 18. مکانیزم آموزش همزمان (Joint Training) در Faster R-CNN
  • 19. معماری شبکه استخراج ویژگی ResNet و استفاده از آن در کشف اشیاء
  • 20. معماری Feature Pyramid Networks (FPN) و حل مشکل مقیاس‌های مختلف
  • 21. تلفیق FPN با Faster R-CNN برای شناسایی اشیاء کوچک
  • 22. معماری Mask R-CNN و تعمیم کشف اشیاء به تفکیک پیکسل (Instance Segmentation)
  • 23. معرفی مکانیزم RoIAlign و حل مشکل عدم تراز پیکسل‌ها در RoI Pooling
  • 24. طراحی شاخه پیش‌بینی ماسک (Mask Branch) در Mask R-CNN
  • 25. معماری Cascade R-CNN و بهبود آستانه‌های IoU در چند مرحله
  • 26. نحوه کارکرد لایه‌های کانولوشن قابل تغییر شکل (Deformable Convolutional Networks)
  • 27. مفهوم RoI Warping و مقایسه آن با RoI Pooling
  • 28. استفاده از روش‌های پیش‌پردازش و افزایش داده (Data Augmentation) برای کشف اشیاء
  • 29. الگوهای معماری آماده در بینایی ماشین مانند ResNeXt و DenseNet برای Feature Extraction
  • 30. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها و بهبود همگرایی در مدل‌های دو مرحله‌ای
  • 31. روش‌های بهینه‌سازی سرعت استنتاج (Inference) در مدل‌های دو مرحله‌ای
  • 32. بررسی خطاهای رایج در کشف اشیاء و نحوه تحلیل آن‌ها (Error Analysis)
  • 33. آماده‌سازی دادگان اختصاصی و فرمت‌بندی داده‌ها (COCO و Pascal VOC)
  • 34. برچسب‌گذاری تصاویر و ابزارهای استاندارد آن برای مدل‌های دو مرحله‌ای
  • 35. پیاده‌سازی شبکه RPN از صفر با PyTorch
  • 36. پیاده‌سازی لایه RoI Pooling و RoIAlign
  • 37. آموزش کامل شبکه Faster R-CNN روی دادگان سفارشی
  • 38. ارزیابی مدل آموزش دیده روی دادگان تست و استخراج گزارش mAP
  • 39. روش‌های Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 40. کاهش حجم مدل‌های دو مرحله‌ای با روش‌های Pruning و Quantization
  • 41. استفاده از کتابخانه Detectron2 برای پیاده‌سازی سریع مدل‌های دو مرحله‌ای
  • 42. پیاده‌سازی کشف اشیاء دو مرحله‌ای با MMDetection
  • 43. آماده‌سازی مدل‌های دو مرحله‌ای برای استقرار (Deployment) و فرمت ONNX
  • 44. تست و اجرای مدل‌های دو مرحله‌ای روی پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 45. تنظیم پارامترهای NMS برای سناریوهای شلوغ و همپوشانی بالای اشیاء
  • 46. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن (Class Imbalance) در کشف اشیاء
  • 47. به‌کارگیری کشف اشیاء دو مرحله‌ای در تصاویر پزشکی
  • 48. به‌کارگیری کشف اشیاء دو مرحله‌ای در خودروهای خودران و پهپادها
  • 49. جمع‌بندی، مقایسه نهایی مدل‌های تک مرحله‌ای و دو مرحله‌ای و انتخاب مدل مناسب پروژه

📚 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.