تحليل وتوازن تجزئة الصور

تهدف هذه الدورة القصيرة إلى تحسين أداء نماذج تجزئة الصور خاصة عند وجود تفاوت كبير في توزيع الفئات، حيث تكون البكسلات الأمامية نادرة. تتعلم كيفية استخدام استراتيجيات توازن الفئات مثل الخسارة الهجينة focal-dice وتعديلات أخذ العينات لتحسين دقة التنبؤات في مجموعات بيانات طبية أو صناعية. كما ستتعلم كيفية تحليل الأقنعة المتنبأ بها لتحديد مشاكل التجزئة كزيادة التقسيم أو نقصه وفشل تحديد الأشكال بدقة. يشمل أسلوب التعلم مقاطع فيديو مختصرة، أنشطة عملية، ونقاط تفكير بمساعدة مدرب، مما يتيح لك تطبيق تقنيات تحسين الاستدعاء وفحص المكونات المتصلة وبناء سجلات أخطاء لاكتشاف الأنماط وتحسين النماذج.

• تطبيق استراتيجيات توازن الفئات مثل focal-dice hybrid loss
• إجراء تعديلات أخذ العينات في مجموعات بيانات ذات نسب بكسل متفرقة
• تحليل الأقنعة المتنبأ بها باستخدام قياسات المنطقة لتحديد أخطاء التجزئة
• تحسين الاستدعاء وفحص المكونات المتصلة وبناء سجلات أخطاء فعالة

• معرفة أساسية بمصطلحات تعلم الآلة والتعلم التطبيقي
• الاستعداد للممارسة العملية من خلال تمارين أو حالات تطبيقية