Aperçu
Explorez des techniques avancées en apprentissage profond pour la segmentation d'images et la détection d'objets, en vous concentrant sur les applications pratiques dans la conduite autonome.
Programme
-
- Introduction au cours
-- Aperçu de la segmentation sémantique
-- Importance dans l'imagerie satellite et la conduite autonome
- Fondamentaux de la segmentation d'image
-- Introduction aux techniques de segmentation d'image
-- Méthodes classiques vs approches par apprentissage profond
- Bases de l'apprentissage profond
-- Vue d'ensemble des réseaux neuronaux
-- Essentiels des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Techniques avancées de segmentation sémantique
-- Réseaux entièrement convolutionnels (FCN)
-- Architecture U-Net
-- Variantes de DeepLab
- Préparation et annotation des données
-- Jeux de données d'imagerie satellite
-- Outils et techniques d'annotation d'image
-- Augmentation de données pour les modèles de segmentation
- Entraînement et optimisation du modèle
-- Stratégies d'entraînement et meilleures pratiques
-- Fonctions de perte pour la segmentation
-- Réglage des hyperparamètres
- Métriques d'évaluation
-- Intersection over Union (IoU)
-- Précision, rappel, et score F1
-- Évaluation des modèles dans des scénarios réels
- Détection d'objets dans l'imagerie satellite
-- Introduction à la détection d'objets
-- Architectures YOLO et Faster R-CNN
-- Intégration de la segmentation et de la détection
- Applications dans la conduite autonome
-- Segmentation sémantique pour la navigation
-- Détection de véhicules, piétons, et obstacles
-- Défis et solutions dans le traitement en temps réel
- Mise en œuvre pratique
-- Outils et cadres (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
-- Construire un modèle de segmentation à partir de zéro
-- Déployer des modèles sur des appareils de périphérie
- Études de cas et applications industrielles
-- Projets réels et entreprises
-- Tendances futures de la segmentation sémantique
- Projet de synthèse
-- Concevoir et implémenter votre propre solution de segmentation
-- Présentation et examen par les pairs
- Résumé du cours et prochaines étapes
-- Récapitulatif des concepts clés
-- Ressources pour un apprentissage approfondi
Enseigné par
Étiquettes
On-Demand
