Dans ce cours de 2 heures basé sur un projet, vous serez capable de : - Comprendre le jeu de données de segmentation et vous écrirez une classe de jeu de données personnalisée pour le jeu de données Image-masque. De plus, vous appliquerez l'augmentation de segmentation pour augmenter les images ainsi que leurs masques. Pour l'augmentation du masque d'image, vous utiliserez la bibliothèque albumentation. Vous tracerez la paire image-masque - Chargez un réseau neuronal convolutif pré-entraîné pour le problème de segmentation (par exemple, Unet) en utilisant le modèle de segmentation de la bibliothèque PyTorch.
Apprentissage profond avec PyTorch : Segmentation d'images
Apprentissage profond avec PyTorch : Segmentation d'images
Instructeur : Parth Dhameliya
22 487 déjà inscrits
Inclus avec
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.4
(228 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Ce que vous apprendrez
Utiliser l'architecture U-Net pour la segmentation
Créer une fonction de formation et un évaluateur pour la boucle de formation
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Convolutional Neural Networks
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Image Analysis
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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
-
Configurations de l'installation
-
Augmentations
-
Ensemble de données personnalisé
-
Chargement de l'ensemble des données en lots
-
Créer un modèle de segmentation
-
Créer une fonction d'Entraînement et d'Évaluation
-
Modèle d'Entraînement
-
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)
9 images de projet
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
(13 évaluations)9 Cours 45 415 apprenants
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.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 stars
61,40 %
- 4 stars
25 %
- 3 stars
7,01 %
- 2 stars
2,19 %
- 1 star
4,38 %
Affichage de 3 sur 228
PK
Révisé le 5 mai 2023
Very nicely taught. Code must be made available in text file.
MI
Révisé le 26 sept. 2023
I am extremely grateful for the chance to work on this Course project as it will undoubtedly help me advance in my career. Thank you for entrusting me with this opportunity!
SG
Révisé le 4 févr. 2026
Great explanation and hands-on experience for image segmentation model. I took more than an hour (because I like to look up things), and it was worth the time.
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