使用Python和PyTorch进行现代计算机视觉和深度学习

使用 Python 进行计算机视觉，使用深度学习进行分类、实例和语义分割以及对象检测，欢迎来到“现代计算机视觉与Python和PyTorch深度学习”课程！想象一下能够教计算机像人类一样看东西。计算机视觉是人工智能 (AI) 的一种，它使计算机和机器能够看到视觉世界，就像人类看到和理解其环境的方式一样。人工智能 (AI) 使计算机能够思考，而计算机视觉使计算机能够看到、观察和解释。本课程专门设计用于提供将深度学习技术应用于主要计算机视觉问题（包括图像分类、语义分割、实例分割和对象检测）的全面实践经验。在本课程中，您将首先介绍计算机视觉和深度学习的基础知识，并学习如何使用 Python 和 PyTorch 实现、训练、测试、评估和部署您自己的模型，以进行图像分类、图像分割和对象检测。

计算机视觉在自动驾驶汽车的发展中发挥着至关重要的作用。它使车辆能够感知和理解周围环境，对环境中的各种物体（如行人、车辆、交通标志和障碍物）进行检测和分类。这有助于做出明智的决策，实现安全高效的车辆导航。计算机视觉用于监控和安全，使用无人机跟踪可疑活动、入侵者和感兴趣的物体。它可以在公共场所、机场、银行和其他安全敏感区域进行实时监控和威胁检测。如今，计算机视觉应用在我们的日常生活中非常常见，包括相机和手机中的人脸检测、通过指纹和人脸识别登录设备、互动游戏、MRI、CT 扫描、图像引导手术等等。这门综合课程专门为您提供使用 Python 和 Pytorch 编码的实践经验，以针对主要计算机视觉问题构建、训练、测试和部署您自己的模型，包括图像分类、图像分割（语义分割和实例分割）和对象检测。那么，您准备好使用 Python 和 PyTorch 释放计算机视觉和深度学习的力量了吗：掌握推动计算机视觉领域发展的尖端技术和算法。深入探索深度学习的世界并获得实践经验Python 和 PyTorch，计算机视觉和深度学习简介及其实际应用学习计算机视觉的深度卷积神经网络 (CNN) 您将使用 Google Colab 笔记本编写使用深度学习模型进行图像分类的 Python 代码。使用不同的转换（例如图像调整大小和中心裁剪等）执行数据预处理。

使用 Python 深度学习模型执行两种类型的图像分类：单标签分类和多标签分类。您将能够学习迁移学习技术：1。通过微调模型进行迁移学习2。使用模型作为固定特征提取器进行迁移学习。您将学习如何执行数据增强。您将学习如何微调深度 Resnet 模型。您将学习如何使用深度 Resnet 模型作为固定特征提取器。您将学习超参数优化和结果可视化。语义图像分割及其在自动驾驶汽车或自动驾驶车辆等中的实际应用。语义分割的深度学习架构，包括金字塔场景解析网络（PSPNet）、UNet、UNet++、金字塔注意力网络（潘), 多任务上下文网络 (MTCNet)、DeepLabV3 等用于语义分割的数据集和数据注释 PyTorch 中的数据增强和数据加载用于语义分割分割模型评估的性能指标 (IOU) 迁移学习和预训练深度 Resnet 架构使用不同的方法在 PyTorch 中实现分割模型编码器和解码器架构超参数分割模型的优化和训练测试分割模型并计算 IOU、Class-wise IOU、本课程适合任何想要学习如何使用深度学习从视觉数据中提取含义并使用 Python 和 PyTorch 更深入地了解计算机视觉的理论和实际应用的人。

本课程专为人工智能爱好者、数据科学家、软件工程师而设计、研究人员以及任何热衷于释放计算机视觉和深度学习潜力的人。无论您是经验丰富的专业人士还是刚刚开始您的旅程，本课程都将为您提供在这个快速发展的领域中脱颖而出所需的技能和知识。加入远见革命：不要错过这个加入远见卓识的绝佳机会现代计算机视觉的革命 深度学习。扩展您的技能，突破创新的界限，并踏上变革之旅，开启无限可能之门。完成本课程后，您将具备开始将深度学习应用于计算机视觉问题所需的知识和技能，包括在您自己的工作或研究中进行图像分类、图像分割和对象检测。无论您是计算机视觉工程师还是开发人员，本课程都是将您对深度学习的理解提升到新水平的完美方式。让我们开始这个激动人心的使用 Python 和 PyTorch 进行计算机视觉深度学习的旅程。Modern Computer Vision & Deep Learning with Python & PyTorch

无论您是计算机视觉工程师还是开发人员，本课程都是将您对深度学习的理解提升到新水平的完美方式。让我们开始这个激动人心的使用 Python 和 PyTorch 进行计算机视觉深度学习的旅程。课堂上见！以及您自己的工作或研究中的对象检测。无论您是计算机视觉工程师还是开发人员，本课程都是将您对深度学习的理解提升到新水平的完美方式。让我们开始这个激动人心的使用 Python 和 PyTorch 进行计算机视觉深度学习的旅程。课堂上见！

由 Mazhar Hussain 创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
类型：电子学习 | 语言： 英语 | 持续时间：71 场讲座（7 小时 6 分钟）| 大小：3 GB

您将学到什么
通过 Python 中的实际应用学习计算机视觉和深度学习 学习用于
计算机视觉的深度卷积神经网络 (CNN) 使用
Python 和 Pytorch 进行单标签和多标签分类的
计算机视觉 使用 Python 进行图像语义分割的计算机视觉和 Pytorch
计算机视觉，使用 Python 进行图像实例分割 和 Pytorch
计算机视觉，使用 Python 和 Pytorch 进行对象检测 使用
GPU 的 Google Colab，用于编写 Python 和 Pytorch 代码
学习使用不同图像转换的数据增强
用于图像分类、图像分割和对象检测的自定义数据集
深度学习模型的超参数优化以提高性能
学习性能指标（准确度、IOU、精度、召回率、Fscore） 使用
Pytorch 中的预训练深度学习模型进行迁移学习 在
自定义数据集上训练图像分割、分类和对象检测模型
评估和部署图像分割、图像分类和对象检测模型
使用 Facebook 人工智能研究 (FAIR) 小组推出的 Detectron2 模型
进行对象检测 使用 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 模型与 Python 和 Pytorch
执行对象检测 使用 UNet、PSPNet、DeepLab、PAN 执行语义分割以及使用 Pytoch 和 Python 的 UNet++ 模型
使用 Pytorch 和 Python 在自定义数据集上使用 Mask RCNN 执行实例分割
使用 Pytorch 和 Python 的深度学习模型（ResNet、AlexNet）执行图像单标签和多标签
分类 结果、数据集和完整 Python/Pytorch 代码的可视化提供用于分类、分割和目标检测

要求
本课程通过从零到精通的完整流程教授使用 Python 和 Pytorch 的计算机视觉和深度学习，
无需具备计算机视觉和深度学习的先验知识。实践培训将涵盖所有内容需要
Google Gmail 帐户才能开始使用 Google Colab 编写 Python 和 PytorchCode

本课程适合谁
本课程专为有兴趣学习如何应用深度学习技术使用 Python 编程语言和 PyTorch 深度学习框架解决现实世界中的计算机视觉问题的个人而设计 计算机视觉工程师、人工智能 AI
爱好者想要学习如何使用 Python 和 PyTorch 为计算机视觉问题构建、训练和部署深度学习模型的研究人员
想要将深度学习应用于计算机视觉任务的机器学习工程师、深度学习工程师和数据科学家
开发人员、毕业生和想要将计算机视觉和深度学习功能融入其项目的研究人员
一般来说，本课程适合任何想要学习如何使用深度学习从视觉数据中提取含义并使用 Python 和 PyTorch 更深入地了解计算机视觉的理论和实际应用的人

Computer Vision with Python using Deep Learning for Classification, Instance & Semantic Segmentation, & Object Detection

What you’ll learn
Learn Computer Vision and Deep Learning with Real-world Applications in Python
Learn Deep Convolutional Neural Networks (CNN) for Computer Vision
Computer Vision for Single and Multi-label Classification with Python and Pytorch
Computer Vision for Image Semantic Segmentation with Python and Pytorch
Computer Vision for Image Instance Segmentation with Python and Pytorch
Computer Vision for Object Detection with Python and Pytorch
Google Colab with GPU for Writing Python and Pytorch Code
Learn Data Augmentation with Different Image Transformations
Custom Datasets for Image Classification, Image Segmentation and Object Detection
Hyperparameters Optimization of Deep Learning Models to Improve Performance
Learn Performance Metrics (Accuracy, IOU, Precision, Recall, Fscore)
Transfer Learning with Pretrained Models of Deep Learning in Pytorch
Train Image Segmentation, Classification and Object Detection Models on Custom Datasets
Evaluate and Deploy Image Segmentation, Image Classification and Object Detection Models
Object Detection using Detectron2 Models Introduced by Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) Group
Perform Object Detection using RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN Models with Python and Pytorch
Perform Semantic Segmentation with UNet, PSPNet, DeepLab, PAN, and UNet++ Models with Pytoch and Python
Perform Instance Segmentation using Mask RCNN on Custom Dataset with Pytorch and Python
Perform Image Single and Multi-label Classification using Deep Learning Models (ResNet, AlexNet) with Pytorch and Python
Visualization of Results, Datasets, and Complete Python/Pytorch Code is Provided for Classification, Segmentation, and Object Detection

Requirements
Computer Vision and Deep Learning with Python and Pytorch is taught in this course by following a complete pipeline from Zero to Mastery
No prior knowledge of Computer Vision and Deep Learning is assumed. Everything will be covered with hands-on trainings
A Google Gmail account is required to get started with Google Colab to write Python and PytorchCode

Who this course is for
This course is designed for individuals who are interested in learning how to apply Deep Learning techniques to solve Computer Vision problems in real-world using the Python programming language and the PyTorch Deep Learning Framework
Computer Vision Engineers, Artificial Intelligence AI enthusiasts and Researchers who want to learn how to use Python adn PyTorch to build, train and deploy Deep Learning models for Computer Vision problems
Machine Learning Engineers, Deep Learning Engineers, and Data Scientists who want to apply Deep Learning to Computer Vision tasks
Developers, Graduates and Researchers who want to incorporate Computer Vision and Deep Learning capabilities into their projects
In general, the course is for Anyone who wants to learn how to use Deep Learning to extract meaning from visual data and gain a deeper understanding of the theory and practical applications of Computer Vision using Python and PyTorch