La localisation d'objets consiste à localiser une instance d'une catégorie d'objets particulière dans une image, généralement en spécifiant une boîte de délimitation étroitement cadrée et centrée sur l'instance. Dans ce cours de 2 heures basé sur un projet, vous serez en mesure de comprendre le jeu de données de localisation d'objets et vous écrirez une classe de jeu de données personnalisée pour le jeu de données de boîte de délimitation d'image. En outre, vous appliquerez l'augmentation pour la tâche de localisation afin d'augmenter les images ainsi que son effet sur la boîte englobante. Pour l'augmentation de la tâche de localisation, vous utiliserez la bibliothèque albumentation. Nous tracerons la paire (image-boîte de délimitation). Ensuite, nous chargerons un réseau neuronal convolutif pré-entraîné à l'aide de la bibliothèque timm. De plus, nous allons créer une fonction de formation et une fonction d'évaluation qui seront utiles pour écrire la boucle d'Entraînement. Enfin, vous utiliserez le meilleur modèle entraîné pour trouver la boîte de délimitation à partir d'une image quelconque.
Apprentissage profond avec PyTorch : Localisation d'objets
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Apprentissage profond avec PyTorch : Localisation d'objets
Instructeur : Parth Dhameliya
6 726 déjà inscrits
Inclus avec
(48 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Créer un ensemble de données personnalisé pour les problèmes de localisation
Appliquer des augmentations pour la tâche de localisation et charger le modèle pré-entraîné
Créer une fonction de formation et un évaluateur pour la boucle de formation
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Convolutional Neural Networks
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Computer Vision
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Détails à connaître
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Disponible uniquement sur ordinateur
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Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
-
Mise en place de l'environnement d'exécution de colab
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Configurations
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Comprendre l'ensemble des données
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Augmentations
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Créer un jeu de données personnalisé
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Chargement de l'ensemble des données en lots
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Créer un modèle
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Créer des fonctions de formation et d'évaluation
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Boucle de formation
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Inférence
Expérience recommandée
Expérience préalable de programmation en Python et en PyTorch de base. Connaissance théorique du Réseau neuronal convolutif et du processus de formation (optimisation)
10 images de projet
Instructeur
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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