Advanced Tutorials - Ship detection using Deep learning - Lesson 4 - RLE Algorthim -- Run-Length Encoding

Object detection is a computer vision technique for locating instances of objects in images or videos. Object detection algorithms typically leverage machine learning or deep learning to produce meaningful results.

Ship detection from remote sensing imagery is a crucial application for maritime security which includes among others traffic surveillance, protection against illegal fisheries, oil discharge control and sea pollution monitoring. This is typically done through the use of an Automated Identification System (AIS), which uses VHF radio frequencies to wirelessly broadcast the ships location, destination and identity to nearby receiver devices on other ships and land-based systems.

Object detection is a computer technology related to computer vision and image processing that deals with detecting instances of semantic objects of a certain class in digital images and videos. Well-researched domains of object detection include face detection and pedestrian detection.

Deep learning is a method in artificial intelligence (AI) that teaches computers to process data in a way that is inspired by the human brain. Deep learning models can recognize complex patterns in pictures, text, sounds, and other data to produce accurate insights and predictions.

TensorFlow is a free and open-source software library for machine learning and artificial intelligence. It can be used across a range of tasks but has a particular focus on training and inference of deep neural networks.

Python is a high-level, general-purpose programming language. Its design philosophy emphasizes code readability with the use of significant indentation. Python is dynamically typed and garbage-collected. It supports multiple programming paradigms, including structured, object-oriented and functional programming.

Downloading the dataset:
https://www.kaggle.com/competitions/airbus-ship-detection/data

برامج تعليمية متقدمة - الكشف عن السفن باستخدام التعلم العميق - الدرس 4 - خوارزمية الضغط

اكتشاف الكائنات هو تقنية رؤية حاسوبية لتحديد مواقع الكائنات في الصور أو مقاطع الفيديو. تستفيد خوارزميات الكشف عن الكائنات عادةً من التعلم الآلي أو التعلم العميق لتحقيق نتائج ذات معنى.

يعد اكتشاف السفن من خلال صور الاستشعار عن بعد تطبيقًا حاسمًا للأمن البحري الذي يشمل، من بين أمور أخرى، مراقبة حركة المرور، والحماية من مصايد الأسماك غير القانونية، والتحكم في تصريف النفط، ومراقبة التلوث البحري. يتم ذلك عادةً من خلال استخدام نظام التعريف الآلي، الذي يستخدم ترددات الراديو لبث موقع السفينة ووجهتها وهويتها لاسلكيًا إلى أجهزة الاستقبال القريبة على السفن الأخرى والأنظمة الأرضية.

اكتشاف الكائنات هي تقنية حاسوبية تتعلق برؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور والتي تتعامل مع الكشف عن مثيلات الكائنات الدلالية من فئة معينة في الصور ومقاطع الفيديو الرقمية. تشمل مجالات اكتشاف الأشياء المدروسة جيدًا اكتشاف الوجه والكشف عن المشاة.

التعلم العميق هو أسلوب في الذكاء الاصطناعي يعلم أجهزة الكمبيوتر كيفية معالجة البيانات بطريقة مستوحاة من الدماغ البشري. يمكن لنماذج التعلم العميق التعرف على الأنماط المعقدة في الصور والنصوص والأصوات وغيرها من البيانات لإنتاج رؤى وتنبؤات دقيقة.

تنسرفلو هي مكتبة برمجيات مجانية ومفتوحة المصدر للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يمكن استخدامه عبر مجموعة من المهام ولكن يركز بشكل خاص على التدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة.

بايثون هي لغة برمجة عالية المستوى للأغراض العامة. تؤكد فلسفة التصميم الخاصة بها على سهولة قراءة التعليمات البرمجية باستخدام مسافة بادئة كبيرة. تتم كتابة لغة بايثون ديناميكيًا ويتم جمع البيانات المهملة فيها. وهو يدعم نماذج برمجة متعددة، بما في ذلك البرمجة المنظمة والموجهة للكائنات والوظيفية.

تحميل قاعدة المعطيات:
https://www.kaggle.com/competitions/airbus-ship-detection/data