Je réaliserai la segmentation d'image, la segmentation sémantique yolo opencv ai

Salut

En tant qu'ingénieur en vision par ordinateur et en apprentissage automatique, mon expertise réside dans la segmentation sémantique d'images à l'aide de techniques de pointe telles que les transformateurs de vision comme ViTs Segformer et Swin Transformer, ainsi que de puissants CNN comme DeepLabV3+ et U-Net . Ces méthodes avancées permettent un large éventail d'applications dans divers secteurs, notamment l'imagerie médicale, les véhicules autonomes, l'imagerie aérienne, l'analyse d'images satellite, et bien plus encore.

Objectif principal :

• Détection des inondations et gestion des catastrophes à l'aide de techniques de segmentation sémantique (ViT).
• Vision par ordinateur
• OpenCV, classification d'images, segmentation sémantique
• Détection d'objets
• YOLO, suivi d'objets, reconnaissance d'objets
• Apprentissage profond
• (DeepLabV3+ Unet CNN YOLO GAN)
• Transformateurs de vision
• pour la segmentation sémantique (ViTs Segformer, Swin Transformer)
• Sémantique
• Segmentation de l'imagerie de télédétection et de l'imagerie biomédicale

TensorFlow PyTorch Karas OpenCV, Visage câlin, Mmsegmentation PyCharm

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