Deep Learning with PyTorch : Object Localization

4.6
별점

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학습자는 이 무료 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.
2 hours
중급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
영어
데스크톱 전용

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.

요구 사항

개발할 기술

  • Deep Learning

  • Object Localization

  • Convolutional Neural Network

  • pytorch

  • Image Processing

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문