Diploma in Modelli e Trends in Computer Vision

Questo corso si propone di fornire una comprensione di base dei vari tipi di modelli di visione nel deep learning per la visione del computer. Si inizializza illustrando i metodi utilizzati per focalizzarsi su una caratteristica specifica di un'immagine in un grande volume di datasets. Scoprirete il ruolo delle tecniche di visione del computer nel generare contenuti testuali per un'immagine. Successivamente, si studierà la rilevanza dei modelli di attenzione nell'esecuzione di attività come la domanda visiva che risponde e dialoga. Esplorerai la procedura per localizzare le parti vitali di un'immagine utilizzando le reti di trasformatori spaziali. Il corso spiega le varie forme di meccanismi di attenzione che enfatizzano gli stati nascosti e la parallelizzazione. Oltre a questo descriveremo le prospettive complessive di modelli generativi profondi nella visione informatica. Esplorerai il significato delle reti adversariali generative nel tradurre le informazioni dal contenuto visivo. Esplora i metodi di accertamento della probabilità di pattern nello spazio perpetuo.

Avanti, il corso illustra i vari metodi di combinare le reti adversariali generative (GANs) e gli autocodificatori variazionali (VAEs) in un unico quadro. Scoprirete il processo di modellazione e trasformazione di densita ' complesse utilizzando la stima dei componenti indipendenti non lineari e metodi di conservazione non a volume reale. In seguito, indaghiamo sulle variazioni delle reti adversariali generative. Scoprirete come eseguire traduzioni di immagini e spazi latenti per ottenere immagini diversificate. Successivamente, si studierà i metodi di codifica di variabili strettamente distinte come dimensioni discrete utilizzando la rappresentazione disentangata. Successivamente delineiamo le applicazioni delle reti avversarie e dei modelli generativi riguardanti immagini e video. Si studierà il processo di stima delle classi accurate con e senza esposizione ad eventuali ricorrenze dei datastelli di formazione. Poi, il corso esplora la nozione di apprendimento auto - supervisore nella visione informatica. Scoprirete il processo di previsione di una parte particolare dell'input in base ad altre parti dei dati.

Infine, il corso illustra i vari metodi di stima della robustezza avversaria. Questo metodo includerà le procedure per affrontare i malfunzionamenti dei modelli di apprendimento utilizzando diversi meccanismi di difesa avversaria. Oltre a questo, noterete come il pruning e la quantizzazione minimizzino parametri irrilevanti che non influenzano le prestazioni. Infine, si studierà il concetto di ricerca di architettura neurale nel deep learning. Questa nozione racchiude i metodi di ricerca dell'architettura di rete neurale giusta per un determinato problema. Studiare i recenti progressi nel deep learning per la visione del computer, sottolineando argomenti come la segmentazione semantica dell'immagine, l'apprendimento multi - modello per gli spazi di etichetta organizzati, la robustezza avversaria, la compressione del modello profondo e la progettazione di reti neurali artificiali (ANN). Il 'Diploma in Modelli e Trends in Computer Vision' è un corso informativo che illustra il recente successo dei metodi di apprendimento profondo nel rivoluzionare la visione del computer rendendo sempre più vicini i nuovi sviluppi alla distribuzione che ne avvantaggia gli utenti finali.