După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Acest curs despre deep learning pentru imagini folosind PyTorch îți va oferi abilitățile practice și cunoștințele necesare pentru a excela în clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor, segmentare și generare.
Clasifică imaginile cu rețele neuronale convoluționale (CNN)
Vei aplica CNN-uri pentru clasificarea imaginilor binară și multi-clasă și vei înțelege cum să valorifici modelele pre-antrenate în PyTorch. Cu ajutorul bounding box-urilor, vei putea, de asemenea, să detectezi obiecte într-o imagine și să evaluezi performanța modelelor de recunoaștere a obiectelor.Segmentează imaginile aplicând măști
Explorează segmentarea imaginilor, inclusiv segmentarea semantică, de instanță și panoptică, prin aplicarea de măști asupra imaginilor și află despre diferitele arhitecturi de modele necesare pentru fiecare tip de segmentare.Generează imagini cu GAN-uri
În cele din urmă, vei învăța cum să generezi propriile imagini folosind Rețele Adversariale Generative (GAN-uri). Vei învăța abilitățile necesare pentru a construi și antrena rețele GAN convoluționale profunde (DCGAN-uri) și cum să evaluezi calitatea și diversitatea imaginilor generate.Până la finalul acestui curs, vei dobândi abilitățile și experiența necesare pentru a lucra cu diverse sarcini de procesare a imaginilor folosind modele PyTorch.Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Clasificarea imaginilor cu rețele CNN
Descoperă clasificarea imaginilor cu rețele CNN, diferența dintre modelele de clasificare binară și multi-clasă, și cum să aplici transfer learning pentru clasificarea imaginilor în PyTorch.
- Clasificarea binară și multi-clasă a imaginilor50 XP
- Numărul de clase50 XP
- Model de clasificare binară100 XP
- Model de clasificare multi-clasă100 XP
- Straturi convoluționale pentru imagini50 XP
- RGB, tonuri de gri sau alpha?50 XP
- Adăugarea unui nou strat convoluțional100 XP
- Crearea unui bloc secvențial100 XP
- Lucrul cu modele pre-antrenate50 XP
- Salvează și încarcă un model100 XP
- Încărcarea unui model pre-antrenat100 XP
- Clasificarea imaginilor cu ResNet100 XP
2
Recunoașterea obiectelor
Detectează obiecte în imagini prin predicția bounding box-urilor și evaluează performanța modelelor de recunoaștere a obiectelor.
3
Segmentarea imaginilor
Află despre cele trei tipuri de segmentare a imaginilor (semantică, de instanță și panoptică), aplicațiile lor și arhitecturile de modele de învățare automată potrivite pentru fiecare.
4
Generarea imaginilor cu GAN
Generează imagini complet noi cu rețele generative adversariale (GAN). Învață să construiești și să antrenezi un GAN convoluțional profund și să evaluezi calitatea și varietatea rezultatelor sale.
Deep Learning pentru imagini cu PyTorch
Curs
finalizat
