Embark on a comprehensive journey to master image segmentation with PyTorch, designed for both beginners and advanced learners. This course offers a detailed exploration of image segmentation, starting with foundational concepts and moving towards advanced techniques using real-world projects.
Mastering Image Segmentation with PyTorch
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Apply multi-class semantic segmentation using PyTorch to real-world datasets.
Analyze the architecture and functionality of UNet and FPN models for effective image segmentation.
Evaluate and select appropriate loss functions and evaluation metrics for optimizing deep learning models.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Image Segmentation
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, we will establish the foundational setup required for the course. We will define image segmentation, outline the course scope, and walk through the system setup. Additionally, we will cover how to access the necessary materials and configure the Conda environment for working with PyTorch.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre
In this module, we will explore the basics of PyTorch, a powerful deep learning framework. We will delve into tensor operations, computational graphs, and the construction of neural network models. This section will equip you with essential skills for developing and training models in PyTorch.
Das ist alles enthalten
19 Videos
In this module, we will delve into Convolutional Neural Networks (CNNs) and their applications in computer vision. We will cover the basics of CNN architecture, image preprocessing techniques, and the debugging of neural networks. This section provides a comprehensive introduction to CNNs and their practical implementations.
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6 Videos
In this module, we will focus on semantic segmentation, a critical task in image analysis. We will explore various neural network architectures, upsampling techniques, and loss functions. Additionally, we will cover data preparation, model training, and evaluation metrics to ensure accurate and effective segmentation results.
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15 Videos1 Aufgabe
Dozent
von
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Häufig gestellte Fragen
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