Deep Learning with PyTorch : Image Segmentation

ofrecido por
Coursera Project Network
En este proyecto guiado, tú:

Use U-Net architecture for segmentation

Create train function and evaluator for training loop

Clock2 hours
IntermediateIntermedio
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsInglés (English)
LaptopSolo escritorio

In this 2-hour project-based course, you will be able to : - Understand the Segmentation Dataset and you will write a custom dataset class for Image-mask dataset. Additionally, you will apply segmentation augmentation to augment images as well as its masks. For image-mask augmentation you will use albumentation library. You will plot the image-Mask pair. - Load a pretrained state of the art convolutional neural network for segmentation problem(for e.g, Unet) using segmentation model pytorch library. - Create train function and evaluator function which will helpful to write training loop. Moreover, you will use training loop to train the model.

Habilidades que desarrollarás

  • Mathematical Optimization
  • Convolutional Neural Network
  • Autoencoder
  • Python Programming
  • pytorch

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Set up colab runtime environment

  2. Setup Configurations

  3. Augmentations

  4. Custom Dataset

  5. Load Dataset into batches

  6. Create Segmentation Model

  7. Create Train and Eval Function

  8. Train Model

  9. Inference

Cómo funcionan los proyectos guiados

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

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

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