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Maîtriser la segmentation d'images avec PyTorch
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Maîtriser la segmentation d'images avec PyTorch

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Appliquer la segmentation sémantique multi-classes à l'aide de PyTorch à des ensembles de données du monde réel.

  • Analyser l'architecture et la fonctionnalité des modèles UNet et FPN pour une segmentation efficace des images.

  • Évaluer et sélectionner les fonctions de perte et les métriques d'évaluation appropriées pour optimiser les modèles d'apprentissage profond.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Réseaux neuronaux convolutifs
  • Catégorie : Évaluation de modèles
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Prétraitement de données

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Évaluations

2 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, nous établirons la configuration de base requise pour le cours. Nous définirons la segmentation d'image, décrirons le champ d'application du cours, et passerons en revue la configuration du système. En outre, nous verrons comment accéder au matériel nécessaire et configurer l'environnement Conda pour travailler avec PyTorch.

Inclus

5 vidéos1 lecture

Dans ce module, nous explorerons les bases de PyTorch, un puissant framework de Deep learning. Nous nous plongerons dans les opérations tensorielles, les graphes de calcul et la construction de modèles de réseaux neurones. Cette section vous dotera de compétences essentielles pour développer et entraîner des modèles dans PyTorch.

Inclus

19 vidéos

Dans ce module, nous nous intéresserons aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et à leurs applications dans le domaine de la vision par ordinateur. Nous couvrirons les bases de l'architecture des CNN, les techniques de prétraitement des images et le débogage des réseaux neuronaux. Cette section fournit une introduction complète aux réseaux neuronaux convolutifs et à leurs implémentations pratiques.

Inclus

6 vidéos

Dans ce module, nous nous concentrerons sur la segmentation sémantique, une tâche critique dans l'analyse sémantique. Nous explorerons diverses architectures de réseaux neurones, des techniques de suréchantillonnage et des fonctions de perte. De plus, nous couvrirons la préparation des données, la modélisation des modèles et les métriques d'évaluation afin de garantir des résultats de segmentation précis et efficaces.

Inclus

15 vidéos2 devoirs

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