使用 Python 即時深度學習進行視訊分割

使用 Python 進行電腦視覺的影片、影像實例分割( Instance Segmentation )。訓練、部署深度學習模型 YOLOv8、Mask RCNN

從這 2.5 小時的課程，你會學到

使用深度學習透過 Python 和 Pytorch 進行即時視訊實例分割( Instance Segmentation )
基於自訂資料建置、訓練和測試深度學習模型並部署到你自己的專案
YOLOv8 及其深度學習架構簡介
使用 YOLOv8 和 Python 進行視訊實例分割
Mask RCNN及其深度學習架構簡介
使用 Mask RCNN 和 Python 進行實例分割
使用實例分割註解配置自訂車輛資料集
用於訓練實例分割模型的超參數設置
在自訂資料集上訓練實例分割 YOLOv8 和 Mask RCNN 模型
在影片和圖像上測試實例分割訓練模型
執行汽車、摩托車和卡車實例分割
部署經過訓練的實例分割模型

要求

需要有 Google Gmail 帳戶才能開始使用 Google Colab 編寫 Python 程式碼
有 Python 程式設計經驗是一個優勢，但不是必要的

課程說明

簡介：步入電腦視覺的動態領域，準備成為行動像素大師！深入了解「使用深度學習透過 Python 進行視訊實例分割」的世界。釋放每一幀中隱藏的魔力，掌握動態敘事的藝術，並利用最新的深度學習技術解碼像素之舞。本課程是你解開隱藏在動態影像像素中的秘密的通行證。無論你是新手還是渴望深入研究影片分析複雜性的愛好者，這次旅程都有望在動態視覺敘事的背景下揭開深度學習世界的神秘面紗。

實例分割是一項電腦視覺任務，用於在像素層級檢測和分割單一物件。與語意分割不同，語意分割為每個像素分配一個類別標籤而不區分物件實例，實例分割旨在區分影像中每個唯一的物件實例。實例分割是一項電腦視覺任務，用於在像素層級檢測和分割單一物件。實例分割比物件偵測更進一步，涉及識別單一物件並將其與區域的其餘部分分割。實例分割模型的輸出是一組勾勒出影像中每個物件的遮罩或輪廓，以及每個物件的類別標籤和置信度分數。當你不僅需要知道物件在影像中的位置，而且還需要知道它們的確切形狀時，實例分割非常有用。因此，實例分割透過識別和區分物件的特定實例來提供對場景的更詳細的理解。這種細粒度的識別對於需要精確物件定位的應用至關重要。例如，在自動駕駛汽車的背景下，實例分割對於理解周圍環境非常有價值。它有助於高精度識別和追蹤行人、車輛和其他障礙物，有助於安全導航。

深度學習是實例分割最有效的方法之一，它涉及訓練神經網路來學習像素之間的複雜關係並能夠學習豐富的特徵表示。實例分割的目標是訓練一個深度學習模型，該模型可以查看多個物件的圖像，並能夠在像素層級檢測和識別單個物件。在本課程中，你將使用最新的 YOLO8（一種深度 CNN）執行即時視訊實例分割，你還將使用 Mask RCNN（一種基於區域的 CNN）進行實例分割。

重要性：了解視訊實例分割處於技術創新的前沿。它超越了單純的物體檢測，提供了對每個物體隨時間的運動和形狀的像素級理解。這項技能的重要性遍及各行業，影響著機器人、自主系統、醫療保健、娛樂等領域的進步。

應用：

監控與安全：透過掌握視訊實例分割以實現準確的物件識別，為先進安全系統的開發做出貢獻。
自主系統：提高自動駕駛汽車和無人機等應用的技能，在這些應用中，精確的物件追蹤對於決策至關重要。
醫學影像：深入研究醫學領域，視訊序列中的像素級理解有助於精確定位和追蹤以實現診斷目的。
娛樂產業：加入娛樂產業的創作者聯盟，透過影片中詳細的物件分割掌握視覺效果的藝術。
應用：

目標受眾

課程主要目標：

在本課程中，你將遵循即時視訊實例分割的完整流程：

使用深度學習透過 Python 和 Pytorch 進行即時視訊實例分割
基於自訂資料建置、訓練和測試深度學習模型並部署到你自己的專案
YOLOv8及其深度學習架構簡介
Mask RCNN及其深度學習架構簡介
使用 YOLOv8 和 Python 進行視訊實例分割
使用 Mask RCNN 和 Python 進行實例分割
使用實例分割註解配置自訂車輛資料集
用於訓練實例分割模型的超參數設置
在自訂資料集上訓練實例分割 YOLOv8 和 Mask RCNN 模型
在影片和圖像上測試實例分割訓練模型
執行汽車、摩托車和卡車實例分割
部署經過訓練的實例分割模型

那麼，你準備好將你對深度學習的理解提升到一個新的水平並學習如何將其應用於現實世界的問題了嗎？本課程專門為你提供使用 Python 和 Pytorch 建置、訓練和測試實例分割應用程式的深度學習模型的實務經驗。解決你自己的實際問題。獲得 Python 和深度學習框架的實務經驗，獲得各行業急需的技能組合。成為視覺故事講述者，詮釋行動影像中的像素語言。抓住機會，走在技術進步的最前沿，並在視訊分析是開啟未來關鍵的領域產生持久影響。

踏上這段學習之旅，Python、深度學習和視訊實例分割的融合等待著你的探索。不要錯過參與這項變革性體驗的機會。立即註冊，將你的熱情轉化為專業知識！

目標受眾

本課程專為渴望深入研究 Python 視訊實例分割世界的有抱負的電腦視覺和深度學習愛好者、學生和研究人員量身定制。
無論你是想要解開運動像素之謎的初學者，還是旨在擴展技能的經驗豐富的專業人士，本課程都可以提供動態的學習體驗。如果你熱衷於掌握視訊分析和實例分割的深度學習技術，那麼本課程就是專為你設計的。