25/09/17/수 21:50
Sau khi nghe bài giảng, tôi đã hiểu rất nhiều về nhận diện đối tượng. Tôi luôn tò mò về cách nhận diện khi xem các video nhận diện đối tượng... Thầy đã tạo ra một bài giảng thực sự tuyệt vời. Tôi thường không nghe bài giảng vào các ngày trong tuần. Nhưng bài giảng này tôi đã nghe cả vào ngày thường. ^^;; Cảm ơn thầy đã tạo ra bài giảng hay như vậy.

aceoftop1975

Khóa học này là quá trình học từng bước về nguyên lý nhận diện hình ảnh và đối tượng sử dụng deep learning từ cơ bản đến các mô hình mới nhất.
- Xây dựng nền tảng: Hiểu về tensor và cấu trúc cơ bản của mạng neural với Pytorch
- Hiểu về hình ảnh: Học khái niệm computer vision, cấu trúc dữ liệu hình ảnh, kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Augmentation)
- Học mô hình CNN: Thực hành phân loại hình ảnh với mạng neural tích chập (CNN) (CIFAR-10, v.v.)
- Transfer Learning: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn để học nhanh với ít dữ liệu
- Object Detection: Hiểu và thực hành các mô hình phát hiện đối tượng mới nhất như R-CNN, YOLO, SSD, DETR
- Segmentation: Trải nghiệm phân đoạn đối tượng theo từng pixel thông qua U-Net, Mask R-CNN

trimurti

지식공유자의 깜짝할인

Nhận diện hình ảnh và đối tượng dựa trên deep learning: Từ CNN đến YOLO·DETR

Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá tốt về khóa học.

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

ai 코딩

AI 코딩

yolo

detr

この講義は、ディープラーニングを活用した画像と物体認識の原理を基礎から最新モデルまで段階的に学ぶ過程です。
- 基礎固め：PyTorchでテンソルとニューラルネットワークの基本構造理解
- 画像理解：コンピュータビジョンの概念、画像データ構造、Augmentation技法学習
- CNNモデル学習：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像分類実習（CIFAR-10など）
- Transfer Learning：既存の学習済みモデルを活用して少ないデータで高速学習
- Object Detection：R-CNN、YOLO、SSD、DETRなど最新物体検出モデル理解及び実習
- Segmentation：U-Net、Mask R-CNNによるピクセル単位物体分割体験

YoungJea Oh

입문

초급

중급이상

파이토치

PyTorch

Computer Vision(CV)

합성곱신경망

ディープラーニングベース画像・物体認識：CNNからYOLO・DETRまで

教育環境の準備

コンピュータビジョン (Computer Vision) / CNN基礎

オブジェクト検出/セグメンテーション(Object Detection/Segmentation) - Faster R-CNN / Mask R-CNN

オブジェクト検出/セグメンテーション(Object Detection/Segmentation) - YOLO、SSD、U-Net

Transformerベースの物体検出 - DETR (Detection with Transformers)