Скачать 

[Центр digital-профессий ITtensive] Машинное зрение: распознавание объектов на Python

Цена: 195 РУБ
Организатор: Robot
Список участников складчины:
  • 1. mrgrem
Robot
Robot
Складчик
  • #1

[Центр digital-профессий ITtensive] Машинное зрение: распознавание объектов на Python

Ссылка на картинку

Чему вы научитесь

  • Распознавание чисел и букв на фотографиях
  • Использование нейронных сетей на реальных данных
  • Обработка и коррекция изображений
  • Искусственные нейронные сети: слои, веса, обучение
  • Модели нейронных сетей Keras/TensorFlow
  • Использование LeNet, AlexNet, VGG и ResNet для распознавания цифр
  • Оптимизация нейронных сетей
  • Функции оптимизации: SGD, RMSprop, (N)adam, Adamax
  • Перенос обучения нейронных сетей
  • Изменение контраста, гистограммы яркости и резкость
  • Курсовой проект: Распознавание номеров автомобилей
Описание
Первый курс из серии Машинное зрение посвящен распознаванию изображений с помощью нейронных сетей на Python. Курс состоит из 3 больших частей:
Введение в нейронные сети
Разберем основы нейросетей: нейрон, слои, связи, обратное распространение ошибки и многослойный перцептрон. Изучим особенности обучения и оптимизации нейросетей.
Погрузимся в сверточные нейросети и разберем архитектуры LeNet, AlexNet, VGG и ResNet.
Распознавание цифр
Применим теоретические знания на практике. Используем Python и Keras для создания и обучения моделей нейронных сетей для успешного распознавания рукописных цифр - набора MNIST.
Разберем все прикладные особенности работы с нейросетями в Keras:
  • Особенности оцифрованных изображений.
  • Создание моделей и слоев.
  • Преобразование форм данных (многомерных массивов).
  • Генераторы и дополнение изображений.
  • Обучающая, тестовая и валидационные выборки.
  • Функции оптимизации и пакеты обучения.
  • Прикладная оптимизация нейросети.
  • Визуализация процесса обучения.
  • Пакетная нормализация, регуляризация и отсев.
  • Методы инициализации весов.
Распознавание автомобильных номеров
Используем обучающую выборку 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.
Курсовым проектом будет ваша собственная обученная нейросеть, распознающая номера автомобилей по фотографии.
Для кого этот курс:
  • Разработчики систем машинного зрения
  • Инженеры по работе с графическими данными
  • Научные работники и исследователи данных
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху