📄️ الرؤية الحاسوبية المتقدّمة
دورة مميّزة في الرؤية الحاسوبية: كشف الأجسام بعائلة R-CNN وYOLO، والتقطيع الدلالي وتقطيع النُسَخ، وتتبّع الأجسام في الفيديو، ومقاييس COCO.
📄️ 1. عائلات المهامّ
الوحدة 1 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: التمييز بين التصنيف والكشف والتقطيع بأنواعه، وصيغ التوسيم COCO وPascal VOC وYOLO، وك لفة التوسيم.
📄️ 2. R-CNN بمرحلتين
الوحدة 2 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: الاقتراحات، وRoI Pooling وRoI Align، وFast R-CNN وFaster R-CNN، والمفاضلة بين الدقّة والسرعة.
📄️ 3. YOLO وSSD
الوحدة 3 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: الشبكة والتنبّؤات الكثيفة، تطوّر عائلة YOLO، وSSD وRetinaNet مع Focal Loss، والسرعة في الزمن الحقيقي.
📄️ 4. مراسي وNMS
الوحدة 4 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: المراسي والكواشف بلا مراسي، خوارزمية NMS خطوة بخطوة، مفاضلة عتبة الثقة وعتبة IoU على الدقّة والاسترجاع.
📄️ 5. مقاييس الكشف
الوحدة 5 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: حساب IoU يدويًا، منحنى الدقّة-الاسترجاع، AP لكلّ صنف، mAP@0.5 وmAP@0.5:0.95، قراءة تقرير COCO.
📄️ 6. U-Net وDeepLab
الوحدة 6 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: معماري ة المُشفِّر-فاكّ الشفرة، وصلات التخطّي، الالتفافات المُوسَّعة، خسارة Dice وIoU لكلّ صنف، عدم توازن بكسلات الأصناف.
📄️ 7. Mask R-CNN
الوحدة 7 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: رأس القناع فوق Faster R-CNN، الفرق مع التقطيع الدلالي، التقطيع الشامل بلمحة، وSegment Anything للتوسيم النصف آلي.
📄️ 8. تتبّع في الفيديو
الوحدة 8 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: ربط الكشوف بالمسارات، مرشّح كالمان، خوارزميات SORT وByteTrack، معرّفات ثابتة، عدّ عبر خطّ افتراضي.
📄️ 9. توسيم وتكثير
الوحدة 9 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: أدوات التوسيم، الاتّفاق بين المُوسِّمين، Albumentations مع الصناديق، تسرّب البيانات عبر الصور المتقاربة.
📄️ 10. مشروع الكشف
الوحدة 10 من دورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: سلسلة كاملة من الصفر، ضبط دقيق لـYOLOv8، تقييم mAP، تحليل الأخطاء بحسب الصنف والحجم، تصدير للنشر.
📄️ 11. المراجعة والاختبار
مراجعة كاملة لدورة الرؤية الحاسوبية المتقدّمة: العائلات الثلاث، R-CNN وYOLO، NMS، mAP، U-Net وDeepLab، Mask R-CNN، التتبّع، ثمّ اختبار 40 سؤالًا.