Computer Vision

Path Snapshot

Duration: 10 weeks

Approach: Action learning with mentor checkpoints.

Konsultasi Path

Roadmap Belajar Computer Vision – 10 Minggu

Week 1 — Introduction to Computer Vision

Tujuan: Memahami konsep dasar computer vision dan cara kerja sistem pengolahan gambar.

Introduction to Computer Vision

Memahami ruang lingkup dan tujuan utama computer vision.

Applications of Computer Vision

Mengeksplorasi penerapan vision di industri dan kehidupan nyata.

Digital Image Fundamentals

Mempelajari dasar citra digital sebagai data visual.

Image Representation and Pixels

Memahami representasi gambar berbasis piksel.

Color Spaces (RGB, Grayscale, HSV)

Membedakan color space dan kapan digunakan.

Image Loading and Display with OpenCV

Memuat dan menampilkan gambar menggunakan OpenCV.

Weekly Practice and Image Exploration

Praktik mingguan untuk eksplorasi berbagai tipe citra.

Week 2 — Image Processing Fundamentals

Tujuan: Menguasai teknik dasar pengolahan citra.

Image Transformations

Menerapkan transformasi geometris pada citra.

Image Resizing and Cropping

Melakukan resize dan crop untuk preprocessing data gambar.

Image Filtering and Blurring

Mengurangi noise dengan filtering dan blurring.

Edge Detection Techniques

Mendeteksi tepi objek menggunakan teknik edge detection.

Thresholding Methods

Mengubah citra ke bentuk biner dengan thresholding.

Histogram Analysis

Menganalisis distribusi intensitas piksel melalui histogram.

Weekly Image Processing Practice

Praktik mingguan pengolahan citra dasar.

Week 3 — Feature Detection

Tujuan: Mengidentifikasi fitur penting dalam gambar.

Corner Detection

Mendeteksi sudut sebagai fitur penting pada citra.

SIFT Feature Detection

Mengenal deteksi fitur robust dengan SIFT.

SURF Feature Detection

Mengenal deteksi fitur cepat dengan SURF.

ORB Feature Detection

Menggunakan ORB sebagai alternatif efisien untuk feature detection.

Feature Matching Techniques

Mencocokkan fitur antar gambar untuk analisis visual.

Keypoint Detection

Mengidentifikasi keypoint sebagai representasi objek.

Weekly Feature Detection Practice

Praktik mingguan deteksi dan matching fitur.

Week 4 — Classical Computer Vision Algorithms

Tujuan: Memahami algoritma computer vision sebelum deep learning.

Image Segmentation Techniques

Memisahkan area penting dalam gambar secara klasik.

Contour Detection

Mendeteksi kontur objek untuk analisis bentuk.

Shape Detection

Mendeteksi bentuk geometris pada citra.

Object Tracking Basics

Memahami konsep pelacakan objek lintas frame.

Optical Flow Concepts

Menganalisis pergerakan piksel menggunakan optical flow.

Motion Detection

Mendeteksi gerakan pada stream video.

Weekly Algorithm Practice

Praktik mingguan algoritma vision klasik.

Week 5 — Introduction to Deep Learning for Vision

Tujuan: Memahami hubungan deep learning dengan computer vision.

Neural Network Basics

Mengenal komponen dasar neural network.

Introduction to Deep Learning

Memahami konsep deep learning untuk data visual.

Convolutional Neural Networks (CNN)

Mempelajari arsitektur CNN untuk tugas vision.

Convolution and Pooling Layers

Memahami operasi convolution dan pooling pada feature extraction.

Activation Functions in CNN

Menggunakan fungsi aktivasi untuk non-linear learning.

Training CNN Models

Melatih model CNN dari data hingga evaluasi.

Weekly CNN Practice

Praktik mingguan membangun dan melatih CNN.

Week 6 — Image Classification

Tujuan: Membangun model klasifikasi gambar.

Image Dataset Preparation

Menyiapkan dataset gambar untuk pelatihan model klasifikasi.

Data Augmentation Techniques

Meningkatkan variasi data dengan augmentasi gambar.

Image Classification Pipeline

Menyusun pipeline end-to-end klasifikasi gambar.

Transfer Learning

Memanfaatkan model pre-trained untuk meningkatkan performa.

Pretrained Models (ResNet, VGG)

Menggunakan arsitektur pretrained populer untuk klasifikasi.

Model Evaluation for Classification

Mengevaluasi model klasifikasi dengan metrik yang tepat.

Weekly Classification Project

Project mingguan implementasi image classification.

Week 7 — Object Detection

Tujuan: Mendeteksi objek dalam gambar.

Introduction to Object Detection

Memahami perbedaan klasifikasi dan deteksi objek.

Bounding Box Concepts

Mempelajari konsep bounding box pada deteksi objek.

YOLO Architecture

Mengenal arsitektur YOLO untuk deteksi real-time.

SSD Object Detection

Mengenal pendekatan SSD untuk object detection.

Faster R-CNN

Mempelajari deteksi objek berbasis region proposal.

Object Detection Implementation

Mengimplementasikan pipeline object detection secara praktis.

Weekly Detection Practice

Praktik mingguan untuk memperkuat kemampuan deteksi objek.

Week 8 — Image Segmentation

Tujuan: Memahami pemisahan objek dalam gambar.

Semantic Segmentation

Memahami segmentasi berdasarkan kelas piksel.

Instance Segmentation

Membedakan objek per-instance dalam kelas yang sama.

U-Net Architecture

Mempelajari arsitektur U-Net untuk segmentation tasks.

Mask R-CNN

Menggunakan Mask R-CNN untuk instance segmentation.

Segmentation Dataset Preparation

Menyiapkan dataset anotasi untuk segmentasi.

Segmentation Model Training

Melatih model segmentasi dari data ke evaluasi.

Weekly Segmentation Practice

Praktik mingguan implementasi image segmentation.

Week 9 — Advanced Computer Vision

Tujuan: Memahami sistem vision modern.

Video Processing Fundamentals

Mengenal dasar pemrosesan video untuk aplikasi vision.

Object Tracking in Video

Melacak objek pada video lintas frame.

Face Detection and Recognition

Mendeteksi dan mengenali wajah dengan model vision.

Pose Estimation

Mengestimasi titik pose tubuh dari citra/video.

Multi Object Tracking

Melakukan pelacakan banyak objek secara simultan.

Vision System Optimization

Mengoptimasi performa dan efisiensi sistem vision.

Weekly Advanced Vision Practice

Praktik mingguan topik vision lanjutan.

Week 10 — Computer Vision Applications

Tujuan: Mengintegrasikan computer vision ke aplikasi nyata.

Building Computer Vision Applications

Membangun aplikasi vision dari use case nyata.

Real Time Vision Systems

Mengembangkan sistem vision real-time.

Vision APIs with Python

Menyediakan model vision sebagai API Python.

Deploying Computer Vision Models

Melakukan deployment model vision ke environment produksi.

Integrating Vision with Web Applications

Mengintegrasikan model vision ke aplikasi web.

Computer Vision Project Development

Mengembangkan project akhir computer vision end-to-end.

Final Project Presentation

Mempresentasikan solusi vision sebagai portofolio final.