Машинное зрение: распознавание объектов на Python

🎓 Машинное зрение: распознавание объектов на Python

Обучение и оптимизация сверточных нейросетей для распознавания объектов на изображениях

Вступление

Этот курс является первым в серии по машинному зрении и предназначен для тех, кто хочет освоить основы сверточных нейросетей (CNNs) на Python и применить их для распознавания объектов на изображениях. Курс разбит на три больших части:

Часть 1: Введение в нейронные сети

• Изучение основных понятий нейросетей: нейроны, слои, связи, обратное распространение ошибок и многослойный перцептрон.
• Разберем особенности обучения и оптимизации нейросетей.
• Погружение в сверточные нейросети: изучение архитектуры LeNet, AlexNet, VGG и ResNet.

Часть 2: Распознавание цифр

• Применение теории на практике с использованием Python и Keras для создания и обучения моделей нейронных сетей на наборе MNIST (рукописные цифры).
• Разбор всех аспектов работы с нейросетями в Keras:
  • Обработка оцифрованных изображений.
  • Создание моделей и слоев.
  • Преобразование форм данных (многомерные массивы).
  • Генераторы и дополнение изображений.
  • Обучающие, тестовые и валидационные выборки.
  • Функции оптимизации и пакеты обучения.
  • Прикладная оптимизация нейросети.
  • Визуализация процесса обучения.
  • Пакетная нормализация, регуляризация и отсев.
  • Методы инициализации весов.

Часть 3: Распознавание автомобильных номеров

• Использование обучающей выборки из изображений цифр автомобильных номеров для распознавания реального номера автомобиля.
  • Загрузка, фильтрация и преобразование изображений.
  • Генераторы обучения из директорий.
  • Изменение контраста, резкости и маски гистограмм изображений.
  • Распознавание одного из 21 класса изображений - цифры и буквы.
  • Использование обученной модели на реальных данных.

Курсовой проект

В завершение курса вы сможете создать и обучить свою собную нейросеть, способную распознавать номера автомобилей по фотографии. Это будет ваш курсовой проект, который поможет наглядно увидеть и закрепить все полученные знания в реальной практике.

Приступая к этому курсу, вы получите широкий спектр практических навыков в области машинного зрения с использованием Python и Keras. Откройте для себя мир мощных сверточных нейросетей и примите шаг к созданию интеллектуальных систем, способных распознавать и анализировать визуальные данные. 🌟