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O que você aprenderá

  • Entenda a intuição básica sobre os principais algoritmos de segmentação de imagens, tanto os mais básicos quanto os mais avançados
  • Implemente segmentação utilizando algoritmos básicos de processamento de imagens, como: limiarização, contornos, bordas, regiões, clusters, watershed e cores
  • Implemente segmentação em imagens e vídeos utilizando arquiteturas modernas, como por exemplo: Mask R-CNN, U-Net e DeepLab
  • Aplique segmentação de imagens utilizando as principais abordagens, como por exemplo: segmentação de instância, segmentação semântica e segmentação panóptica
  • Utilize imagens de diversos cenários naturais do dia-a-dia, além de imagens microscópica e médicas
  • Melhore a precisão dos resultados utilizando o PointRend
  • Utilize data augmentation para aumentar a quantidade de imagens em bases de dados pequenas
  • Realize o treinamento de uma rede neural para segmentar objetos personalizados

Pré-requisitos

  • Lógica de programação
  • Programação básica em Python

Descrição

A Segmentação de Imagens é uma sub-área da Visão Computacional que se refere ao processo de separar e/ou extrair informações úteis de imagens ou vídeos para facilitar sua posterior análise. Existem várias aplicações práticas e comerciais que são desenvolvidas utilizando essas técnicas, como por exemplo: carros autônomos detectam e identificam os objetos na rua (pedestres, semáforos, veículos) para gerar a próxima instrução, médicos detectam tumores graves e células cancerígenas rapidamente, indústrias conseguem identificar peças defeituosas antes de montar um eletrônico, cientistas podem identificam áreas de desmatamento, dentre várias outras aplicações. Os profissionais de visão computacional podem ter salários similares aos das outras áreas de Machine Learning, iniciando em R$ 5.000 mensais numa posição inicial e chegando até R$ 15.000 numa posição sênior.

Para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de segmentação de imagens! Este curso é de A à Z por apresentar desde conceitos mais básicos até técnicas mais modernas e avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções de segmentação de imagens que podem ser aplicadas em problemas reais! O curso está dividido em quatro partes que abordam tecnologias diferentes de segmentação de imagens. Na parte 1 você aprenderá os algoritmos mais básicos que utilizam recursos da área de processamento digital de imagens, enquanto que nas partes 2, 3 e 4 você será introduzido à arquiteturas modernas de Deep Learning que apresentam os melhores resultados!

Veja abaixo alguns dos projetos/tópicos que serão implementados passo a passo:

  • Algoritmos básicos de processamento digital de imagens, como por exemplo: limiarização simples, limiarização adaptativa, método de Otsu, segmentação baseada em bordas e contornos, operador de Sobel, Canny Edge, segmentação baseada em região e clusters, segmentação com watershed e segmentação por cores utilizando RGB e HSV
  • Segmentação de imagens e vídeos contendo cenas do cotidiano, além de imagens microscópicas e médicas
  • Segmentação utilizando as modernas arquitetura Mask R-CNN, U-Net, DeepLab e RETR da área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda)
  • Melhoria da precisão dos algoritmos utilizando PointRend
  • Treinamento de uma rede neural convolucional para detecção e segmentação de objetos personalizados
  • Uso de data augmentation para aumentar a quantidade de imagens em bases de dados pequenas
  • Entenda as diferenças na teoria e na prática dos tipos de segmentação: instância, semântica e panóptica

Cada tipo de problema requer técnicas diferentes para sua solução, portanto, conhecendo a maior parte dos algoritmos de segmentação você saberá quais técnicas utilizar nos mais variados tipos de cenários! Durante o curso, vamos utilizar a linguagem de programação Python e o Google Colab para que você aproveite o curso da melhor maneira possível! São mais de 150 aulas e mais de 20 horas de vídeos!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em Visão Computacional e Segmentação de Imagens e Vídeos
  • Alunos de graduação e pós-graduação que estão cursando disciplinas sobre Visão Computacional, Inteligência Artificial, Processamento Digital de Imagens ou Computação Gráfica
  • Pessoas que querem implementar seus próprios projetos utilizando técnicas de Segmentação de Imagens
  • Cientistas de Dados que queiram aumentar o seu portfólio de projetos

Publicado em fevereiro de 2022

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Daniel Honório de Oliveira
Publicado 5 meses atrás
Curso bem prático.

Gosto da didática do professor Jones, pois ele é bem simples em suas explicações e direto ao ponto. Muito bom o curso.

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Jedielso Sales de Souza
Publicado 8 meses atrás
Excelente curso

Curso muito didático

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Publicado 9 meses atrás
por Marcelo Polanski

Ótimo início de curso

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Publicado 9 meses atrás
por André Luiz Ortiz da Silva

O curso é excelente!

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Publicado 10 meses atrás
por Bruno Chimentão Punhagui

O curso é bem completo e incrível! O conteúdo abordado me ajudou muito no crescimento profissional e o professor é um profissional exemplar e que ajuda muito com as dúvidas e dicas. Foi gratificante!

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Francisco Gasparin Fabrin
Publicado 12 meses atrás
Bom

Encontrei no curso o precisava. Quando tive alguma duvida fui prontamente atendido pelo professor.

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Publicado 1 ano atrás
por Marco Antônio Carapina da Silva

Curso sensacional!

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Publicado 1 ano atrás
por Adriana Santana do Carmo

Conteúdo explicado de modo didático e com vídeos curtos.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Ricardo Kenji Ramos Tanabe

Eu recomendo por ser um curso direto ao ponto e sem enrolação. São apresentadas as principais ideias teóricas necessárias e todos os algoritmos desenvolvidos são explicados em detalhes.

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Michael Sampaio dos Santos
Publicado 1 ano atrás
Excelente curso

Curso muito bem detalhado, professor possui bastante propriedade sobre o assunto, explica muito bem.

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