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PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग
उन्नतकौशल स्तर
अपडेट किया गया 06/2025
PyTorchArtificial Intelligence4 घंटे16 वीडियो58 अभ्यास4,700 XP12,729उपलब्धि का प्रमाण पत्र
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कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) के साथ छवियों का वर्गीकरण करें
आप PyTorch में बाइनरी और मल्टी-क्लास इमेज क्लासिफिकेशन के लिए CNNs लागू करेंगे और प्री-ट्रेंड मॉडल्स का लाभ उठाना समझेंगे। बाउंडिंग बॉक्स के साथ, आप किसी छवि के भीतर वस्तुओं का पता लगाने और ऑब्जेक्ट रिकग्निशन मॉडलों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में भी सक्षम होंगे।मास्क लागू करके छवियों को सेगमेंट करें
इमेज सेगमेंटेशन का अन्वेषण करें, जिसमें सेमांटिक, इंस्टेंस, और पैनॉप्टिक सेगमेंटेशन शामिल हैं, इमेजों पर मास्क लागू करके, और प्रत्येक प्रकार के सेगमेंटेशन के लिए आवश्यक विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर के बारे में जानें।GANs के साथ इमेजें जनरेट करें
अंत में, आप Generative Adversarial Networks (GANs) का उपयोग करके अपनी खुद की छवियाँ बनाना सीखेंगे। आप Deep Convolutional GANs (DCGANs) को बनाने और प्रशिक्षित करने के कौशल सीखेंगे, और यह भी जानेंगे कि उत्पन्न छवियों की गुणवत्ता और विविधता का आकलन कैसे किया जाए।इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आपने PyTorch मॉडलों का उपयोग करके विभिन्न छवि कार्यों के साथ काम करने के लिए आवश्यक कौशल और अनुभव हासिल कर लिया होगा।पूर्व आवश्यकताएं
Intermediate Deep Learning with PyTorch1
CNNs के साथ इमेज क्लासिफिकेशन
CNNs के साथ इमेज क्लासिफिकेशन, बाइनरी और मल्टी-क्लास इमेज क्लासिफिकेशन मॉडल्स में अंतर, और PyTorch में इमेज क्लासिफिकेशन के लिए ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करना सीखें।
2
ऑब्जेक्ट रिकग्निशन
इमेज में ऑब्जेक्ट्स को उनके चारों ओर बाउंडिंग बॉक्सेज़ प्रिडिक्ट करके डिटेक्ट करें और ऑब्जेक्ट रिकग्निशन मॉडल्स के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें।
3
इमेज सेगमेंटेशन
इमेज सेगमेंटेशन के तीन प्रकार (सेमांटिक, इंस्टेंस, और पैनॉप्टिक), उनके उपयोग, और प्रत्येक के लिए उपयुक्त मशीन लर्निंग मॉडल आर्किटेक्चर के बारे में जानें।
4
GANs के साथ इमेज जनरेशन
Generative Adversarial Networks (GANs) के साथ बिल्कुल नई इमेज जनरेट करें। एक Deep Convolutional GAN बनाना और ट्रेन करना, और इसके आउटपुट की गुणवत्ता और विविधता का मूल्यांकन कैसे करें, यह सीखें।
PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग
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