یادگیری عمیق یک زمینه به سرعت در حال رشد در پردازش تصویر است و دارای طیف گسترده ای از کاربردها، از جمله تشخیص اشیا، طبقه بندی تصویر، تقسیم بندی تصویر و تولید تصویر است. در اینجا چند زمینه بالقوه تمرکز برای پروژه کارشناسی ارشد شما وجود دارد:
1 - تشخیص اشیا: یک آشکارساز شی مبتنی بر یادگیری عمیق ایجاد کنید که می تواند اشیاء را در تصاویر یا فیلم ها به طور دقیق شناسایی و مکان یابی کند. همچنین می توانید استفاده از معماری های مختلف مانند YOLO، سریعتر R-CNN، RetinaNet و غیره را بررسی کنید.
2- طبقه بندی تصویر: یک طبقه بندی کننده تصویر مبتنی بر یادگیری عمیق ایجاد کنید که می تواند تصاویر را به طور دقیق در دسته های مختلف طبقه بندی کند. همچنین می توانید استفاده از معماری های مختلف مانند ResNet، Inception، VGG و غیره را بررسی کنید.
3- تقسیمبندی تصویر: یک الگوریتم تقسیمبندی تصویر مبتنی بر یادگیری عمیق ایجاد کنید که میتواند تصاویر را بهطور دقیق به مناطق مختلف تقسیم کند. همچنین می توانید استفاده از معماری های مختلف مانند U-Net، Mask R-CNN و غیره را بررسی کنید.
4- تولید تصویر: یک الگوریتم تولید تصویر مبتنی بر یادگیری عمیق ایجاد کنید که می تواند تصاویر جدید را از تصاویر یا متن موجود ایجاد کند. همچنین میتوانید استفاده از معماریهای مختلف مانند GAN، VAE و غیره را بررسی کنید.
5 - پردازش تصویر پزشکی: یک مدل مبتنی بر یادگیری عمیق برای کمک به تصویربرداری پزشکی مانند تشخیص تومورها یا تشخیص بیماری ایجاد کنید.
توجه به این نکته مهم است که همه این حوزهها زمینههای تحقیقاتی فعال هستند و همیشه جا برای مشارکتها و پیشرفتهای جدید وجود دارد. همچنین مهم است که مطمئن شوید پروژه پیشنهادی شما در چارچوب زمانی برنامه کارشناسی ارشد قابل مدیریت و واقع بینانه است.