Piano delle lezioni
Indico qui schematicamente l’indice delle lezioni e inserisco i link ai rispettivi materiali.
Introduzione (ImageClassification)
Una breve introduzione sulle reti convoluzionali e un codice su come costruirle in TensorFlow 2.
È stato inserito un notebook opzionale che implementa i layer convoluzionali facendo uso del solo numpy.
Architetture di reti neurali convoluzionali
La descrizione dei modelli che sono stati lo stato dell’arte per la computer vision nel corso degli anni. Nei notebook una descrizione dei modelli, il link ad un repository che li implementa e una implementazione con discussione dettagliata di due modelli:
Object detection
Algoritmi per implementare l’individuazione di oggetti all’interno delle immagini. Si presentano vari algoritmi. Nel notebook si mostra l’implementazione di Yolo v3.
Qui il link al repository che implementa lo stesso algoritmo in JavaScript. Il modello viene poi messo in produzione su questo sito web.
One Shot learning
Si descrive un algoritmo capace di imparare una funzione di similarità tra immagini in modo da riconoscere se il contenuto di un’immagine di test è presente all’interno di un database.
Final Project
Il progetto finale del corso.