нные и современные подходы к обнаружению объектов, основанные на машинном обучении и глубоком обучении. Мы также рассмотрим практические упражнения и примеры кода на Python, которые помогут читателям понять основные концепции и применить их в реальных задачах.
Книга адресована студентам, исследователям и инженерам, интересующимся компьютерным зрением и машинным обучением. Мы надеемся, что эта книга станет полезным ресурсом для тех, кто хочет углубить свои знания в области обнаружения объектов в компьютерном зрении.
Автор книг, является экспертом компьютерного зрения и машинного обучения. Он имеет опыт работы в различных компаниях и организациях, занимающихся разработкой систем искусственного интеллекта. Так-же является автором нескольких научных статей и патентов в области компьютерного зрения и машинного обучения.
Надеемся, что эта книга будет интересна и полезна для вас, и поможет вам в вашей работе или учебе.
В этой книге представлены основные методы и алгоритмы обнаружения объектов в компьютерном зрении. Автор рассматривает традиционные и современные подходы, основанные на машинном обучении и глубоком обучении. Книга включает в себя практические упражнения и примеры кода на Python, которые помогут читателям понять основные концепции и применить их в реальных задачах. Книга адресована студентам, исследователям и инженерам, интересующимся компьютерным зрением и машинным обучением.
Коротко о главах
Глава 1: Введение в компьютерное зрение и обнаружение объектов
* Введение в компьютерное зрение и его применения
* Обзор основных задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов
* Введение в основные методы и алгоритмы обнаружения объектов
* Обзор основных областей применения обнаружения объектов в компьютерном зрении
Глава 2: Традиционные методы обнаружения объектов
* Обзор традиционных методов обнаружения объектов, таких как метод Хаара, метод гистограмм направленных градиентов (HOG) и метод деформируемых частей (DPM)
* Описание основных шагов, необходимых для обучения и использования традиционных методов обнаружения объектов
* Предоставление примеров кода на Python для реализации этих методов
Глава 3: Современные методы обнаружения объектов
* Обзор современных методов обнаружения объектов, основанных на машинном обучении и глубоком обучении
* Описание основных архитектур нейронных сетей, используемых для обнаружения объектов, таких как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO
* Предоставление примеров кода на Python для реализации этих методов
Глава 4: Усовершенствование методов обнаружения объектов
* Обсуждение способа улучшения производительности методов обнаружения объектов, включая использование предварительного обучения, ансамблевых методов и повышение качества данных
* Описание основных методов выделения признаков и их применение в обнаружении объектов
* Предоставление примеров кода на Python для реализации этих методов
Глава 5: Приложения обнаружения объектов в компьютерном зрении
* Обзор основных областей применения обнаружения объектов в компьютерном зрении, включая автономное вождение, видеонаблюдение, медицинскую визуализацию, управление производством и робототехнику
* Предоставление примеров реальных приложений, которые используют обнаружение объектов для решения практических задач
Глава 6: Пример приложения AI MEDIC
* Обзор кодов выводов
Глава 7 Заключение и перспективы
* Обзор основных выводов, сделанных в книге
* Обсуждение открытых вопросов и будущих направлений исследований в области обнаружения объектов в компьютерном зрении
* Рекомендации по дальнейшему чтению и изучению темы
Компьютерное зрение (Computer Vision) – это междисциплинарная область исследований, которая занимается разработкой алгоритмов и систем для анализа и понимания изображений и видео. Она объединяет знания из области компьютерных наук, физики, матанализа, нейробиологии и когнитивной психологии. Связанная с созданием алгоритмов и систем, которые могут анализировать и интерпретировать визуальную информацию. Обнаружение объектов – одна из ключевых задач в компьютерном зрении, которая заключается
