After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Цей курс із глибокого навчання для зображень із використанням PyTorch надасть вам практичні навички та знання, щоб досягти успіху в класифікації зображень, виявленні об’єктів, сегментації та генерації.
Класифікуйте зображення за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN)
Ви застосуєте CNN для бінарної та багатокласової класифікації зображень і зрозумієте, як використовувати попередньо навчені моделі в PyTorch. За допомогою обмежувальних рамок ви також зможете виявляти об’єкти на зображенні та оцінювати ефективність моделей розпізнавання об’єктів.Сегментуйте зображення, застосовуючи маски
Ознайомтеся із сегментацією зображень, зокрема семантичною, інстансною та паноптичною сегментацією, застосовуючи маски до зображень, і дізнайтеся про різні архітектури моделей, потрібні для кожного типу сегментації.Генеруйте зображення за допомогою GAN
Нарешті, ви навчитеся створювати власні зображення за допомогою генеративних змагальних мереж (GAN). Ви опануєте навички створення та навчання Deep Convolutional GANs (DCGANs), а також дізнаєтеся, як оцінювати якість і різноманітність згенерованих зображень.Наприкінці цього курсу ви здобудете навички та досвід для роботи з різними завданнями зображень за допомогою моделей PyTorch.Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Класифікація зображень за допомогою CNN
Дізнайтеся про класифікацію зображень за допомогою CNN, відмінності між бінарними та багатокласовими моделями класифікації, а також як застосовувати transfer learning для класифікації зображень у PyTorch.
- Бінарна та багатокласова класифікація зображень50 XP
- Кількість класів50 XP
- Модель бінарної класифікації100 XP
- Модель багатокласової класифікації100 XP
- Згорткові шари для зображень50 XP
- RGB, відтінки сірого чи альфа?50 XP
- Додавання нового шару згортки100 XP
- Створення послідовного блока100 XP
- Робота з попередньо натренованими моделями50 XP
- Збереження та завантаження моделі100 XP
- Завантаження попередньо натренованої моделі100 XP
- Класифікація зображень за допомогою ResNet100 XP
2
Розпізнавання об'єктів
Виявляйте об'єкти на зображеннях, передбачаючи межові прямокутники навколо них, і оцінюйте ефективність моделей розпізнавання об'єктів.
3
Сегментація зображень
Ознайомтеся з трьома типами сегментації зображень (семантичною, інстансною та паноптичною), їхніми застосуваннями та відповідними архітектурами моделей машинного навчання для кожного типу.
4
Генерація зображень за допомогою GAN
Генеруйте абсолютно нові зображення за допомогою Generative Adversarial Networks (GANs). Дізнайтеся, як створити й натренувати Deep Convolutional GAN і як оцінювати якість та різноманітність його результатів.
Глибоке навчання для зображень із PyTorch
Курс
завершено
