บทที่ 5v (1/3) - Deep learning สำหรับการตรวจจับวัตถุและแบ่งประเภทพิกเซลจากภาพ

ในบทเรียนนี้เราจะมาลองสร้างโมเดลตรวจจับวัตถุ (object detection) เพื่อตรวจจับชนิดสัตว์ (ลิง แมว และ สุนัข) และสร้างโมเดลแบ่งประเภทพิกเซลจากภาพ (semantic segmentation) เพื่อจำแนกประเภทวัตถุและสิ่งแวดล้อมอื่นๆในภาพถ่าย โดยใช้เทคนิค Transfer learning ด้วยไลบรารี่ต่างๆ ได้แก่ FastAI และ icevision นอกจากนั้นเราจะทำความรู้จักกับรูปแบบข้อมูลมาตรฐานของ Computer vision เช่น COCO format รวมไปถึงเทคนิคต่างๆที่สามารถใช้ประยุกต์กับงาน Computer vision ได้

Slides (Google Slides): https://docs.google.com/presentation/...

Slides (pdf):
https://github.com/ai-builders/curric...

Notebooks:
https://github.com/ai-builders/curric...
https://github.com/ai-builders/curric...

Vision Track playlist:
   • Vision Track 2022  
--------------------------------------------------
AI Builders

โครงการสำหรับน้องๆมัธยมต้น-ปลาย ที่สนใจสร้างผลงานโดยใช้เทคนิคทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)

โครงการ AI Builders ก่อตั้งขึ้นจากความร่วมมือระหว่าง VISTEC, AIResearch และ Central Digital เพื่อพัฒนาองค์ความรู้ทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence / AI) ให้กับน้องๆระดับมัธยมต้น-ปลาย ที่สนใจอยากเรียนรู้และพัฒนาโครงงานที่ใช้ทักษะในด้านนี้เพื่อประยุกต์ใช้จริงในชีวิตประจำวัน ในปี 2022 เราได้รับการสนับสนุนเพิ่มเติมจาก VISAI, Krungsri Nimble, AWS, AIA, DELL และ Kasikorn Bank