Wstęp | e-smartdata

Automatyczne odtwarzanie
Autouzupełnienie

Poprzedni wykład Kontynuuj

Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python (7h)

Wstęp

Wstęp (6:23)
Wymagania
OpenCV (3:37)
OpenCV - Przegląd (10:51)
Google Colab + Dysk Google + GitHub (9:34)
Utworzenie repozytorium na platformie GitHub (4:40)

OpenCV - Podstawy

OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 1 (16:09)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 2 (8:47)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 3 (4:00)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 4 (6:37)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 5 (3:11)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 6 (8:53)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 7 (2:24)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 8 (4:15)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 9 (0:45)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 10 (6:45)

OpenCV - PyCharm

Konfiguracja PyCharm (9:59)
PyCharm - klonowanie repozytorium + instalacja bibliotek (6:42)
Wczytanie obrazu (3:57)
Rysowanie po obrazie (5:32)
Wywołania zwrotne cz. 1 (5:49)
Wywołania zwrotne cz. 2 (3:16)
Paleta kolorów (1:32)
Operacje logiczne na obrazach (12:20)
Progowanie obrazu (3:38)
Detekcja krawędzi (2:04)
Praca z konturami (12:34)
Praca z konturami - punkty ekstremalne (9:10)
Praca z konturami - checkbox (11:14)
Detekcja rogów (3:24)

Document Scanner - Skaner Dokumentów

Detekcja obiektów prostokątnych - smartphone (9:10)
Document Scanner - przedstawienie problemu (4:56)
Document Scanner (15:35)
Document Scanner - skrypt (8:01)

Optical Mark Recognition - Optyczne Rozpoznawanie Ocen

Optical Mark Recognition - Przedstawienie problemu (5:59)
Optical Mark Recognition - Rozwiązanie cz. 1 (10:46)
Optical Mark Recognition - Rozwiązanie cz. 2 (7:04)
Optical Mark Recognition - Skrypt (4:11)

Optical Character Recognition - Optyczne Rozpoznawanie Znaków

Optical Character Recognition (1:09)
Optical Character Recognition - pytesseract (5:55)

Image Scraping - pobieranie obrazów do modeli

Scrapowanie obrazów z wyszukiwarki Google cz. 1 (5:42)
Scrapowanie obrazów z wyszukiwarki Google cz. 2 (2:29)
Scrapowanie obrazów z wyszukiwarki Google cz. 3 (1:57)

Klasyfikacja obrazów

Klasyfikacja obrazów - Omówienie problemu (7:21)
Instalacja TensorFlow + Architektura sieci (2:53)
Implementacja Architektury LeNet-5 (8:37)
Przygotowanie skryptu do trenowania modelu (12:22)
Eksploracja raportu trenowania (4:30)
Predykcja na podstawie modelu (9:25)

Klasyfikacja Wieloetykietowa (Multi-label Classification)

Klasyfikacja Wieloetykietowa - Omówienie problemu (3:56)
Przygotowanie obrazów + Budowa skryptu do trenowanaia (17:14)
Eksploracja raportu trenowania (2:14)
Klasyfikacja na podstawie modelu (11:31)

Projekt własny

Projekt własny

Object Detection - Detekcja Obiektów- YOLOv3

Detekcja obiektów - Omówienie problemu (13:24)
YOLOv3 - You Only Look Once (10:37)
YOLOv3 - You Only Look Once - skrypt (4:43)

Detekcja i segmentacja obiektów - Mask R-CNN

Detekcja i segmentacja obiektów - omówienie problemu (6:09)
Detekcja i segmentacja obiektów - Mask R-CNN (7:30)

Tensorflow Hub - Transfer Learning

Klasyfikacja przy użyciu transfer learning cz. 1 (7:25)
Klasyfikacja przy użyciu transfer learning cz. 2 (9:13)

BONUS

Grupa na Facebook'u (0:51)
Rekomendowane ścieżki uczenia
Bonus

Teach online with

Wstęp