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Create custom dataset for Localization problems
Apply augmentations for localization task and load pretrained model
Create train function and evaluator for training loop
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Object Localization is the task of locating an instance of a particular object category in an image, typically by specifying a tightly cropped bounding box centered on the instance. In this 2-hour project-based course, you will be able to understand the Object Localization Dataset and you will write a custom dataset class for Image-bounding box dataset. Additionally, you will apply augmentation for localization task to augment images as well as its effect on bounding box. For localization task augmentation you will use albumentation library. We will plot the (image-bounding box) pair. Thereafter, we will load a pretrained state of the art convolutional neural network using timm library.Moreover, we are going to create train function and evaluator function which will be helpful to write training loop. Lastly, you will use best trained model to find bounding box given any image.
Prior programming experience in Python and basic pytorch. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Network and Training process (Optimization)
Deep Learning
Object Localization
Convolutional Neural Network
pytorch
Image Processing
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Set up colab run environment
Configurations
Understand the dataset
Augmentations
Create Custom Dataset
Load dataset into batches
Create Model
Create Train and Eval Functions
Training Loop
Inference
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.
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Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
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