Apa yang akan Anda pelajari?
-
Memiliki pemahaman yang baik tentang model Computer Vision yang paling kuat
-
Memahami OpenCV
-
Memahami dan mengimplementasikan algoritma Viola-Jones
-
Memahami dan mengimplementasikan algoritma Histogram of Oriented Gradients (HOG)
-
Memahami dan menerapkan pendekatan visi komputer terkait jaringan saraf convolutional (CNN)
-
Pahami dan terapkan algoritma YOLO (You Only Look Once)
-
Algoritma SDD Deteksi MultiBox Tembakan Tunggal
-
Deteksi wajah master dan deteksi objek
Persyaratan
-
Keterampilan pemrograman dasar Python
Keterangan
Kursus ini tentang konsep dasar pemrosesan gambar, dengan fokus pada deteksi wajah dan deteksi objek . Topik-topik ini menjadi sangat panas saat ini karena algoritma pembelajaran ini dapat digunakan di beberapa bidang mulai dari rekayasa perangkat lunak hingga investigasi kejahatan. Mobil self-driving (misalnya pendekatan deteksi jalur) sangat bergantung pada visi komputer.
Dengan munculnya pembelajaran mendalam dan unit pemrosesan grafis (GPU) dalam dekade terakhir, memungkinkan untuk menjalankan algoritme ini bahkan dalam video waktu nyata. Jadi apa yang akan Anda pelajari dalam kursus ini?
Bagian 1 – Dasar-dasar Pemrosesan Gambar:
- teori visi komputer
- apa nilai intensitas piksel
- konvolusi dan kernel (filter)
- kernel kabur
- mengasah kernel
- deteksi tepi dalam visi komputer (kernel deteksi tepi)
Bagian 2 – Mobil Serf-Driving dan Deteksi Jalur
- cara menggunakan pendekatan visi komputer dalam deteksi jalur
- algoritma Canny
- cara menggunakan transformasi Hough untuk menemukan garis berdasarkan intensitas piksel
Bagian 3 – Deteksi Wajah dengan Algoritma Viola-Jones:
- Pendekatan Viola-Jones dalam visi komputer
- apa itu pendekatan jendela geser
- mendeteksi wajah dalam gambar dan video
Bagian 4 – Histogram Algoritma Oriented Gradients (HOG)
- bagaimana mengungguli algoritma Viola-Jones dengan pendekatan yang lebih baik
- cara mendeteksi gradien dan tepi dalam gambar
- membangun histogram dari gradien berorientasi
- menggunakan mesin vektor dukungan (SVM) sebagai algoritme pembelajaran mesin yang mendasari
Bagian 5 – Pendekatan Berbasis Jaringan Saraf Konvolusi (CNNs)
- apa masalahnya dengan pendekatan jendela geser?
- proposal wilayah dan algoritma pencarian selektif
- jaringan saraf convolutional berbasis wilayah (C-RNNs)
- C-RNN cepat
- C-RNN lebih cepat
Bagian 6 – Anda Hanya Melihat Sekali (YOLO) Algoritma Deteksi Objek
- apa pendekatan YOLO?
- membangun kotak pembatas
- bagaimana cara mendeteksi objek dalam gambar dengan sekali lihat?
- algoritma persimpangan union (IOU)
- bagaimana cara menjaga kotak pembatas yang paling relevan dengan penekanan non-maks ?
Bagian 7 – Algoritma Deteksi Objek Single Shot MultiBox Detector (SSD) SDD
- apa ide utama di balik algoritma SSD
- membangun kotak jangkar
- Arsitektur VGG16 dan MobileNet
- mengimplementasikan SSD dengan video waktu nyata
Kami akan berbicara tentang latar belakang teoretis dari algoritma pengenalan wajah dan deteksi objek pada dasarnya, kemudian kami akan mengimplementasikan masalah ini secara bertahap.
Terima kasih telah bergabung dengan kursus, mari kita mulai!
Untuk siapa kursus ini:
- Siapa pun yang tertarik dengan pembelajaran mesin (kecerdasan buatan) dan visi komputer
