Create train function and evaluator for training loop
Use U-Net architecture for segmentation
Präsentieren Sie diese praktische Erfahrung in einem Vorstellungsgespräch
In this 2-hour project-based course, you will be able to : - Understand the Massachusetts Roads Segmentation Dataset and you will write a custom dataset class for Image-mask dataset. Additionally, you will apply segmentation domain augmentations 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. - Finally, we will use best trained segementation model for inference.
Prior programming experience in Python and basic pytorch. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Network and Training process (Optimization)
Convolutional Neural Network
Python Programming
Autoencoder
pytorch
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Setting up colab runtime
Setup Configurations
Augmentation Functions
Create Custom Dataset
Load dataset into batches
Create Segmentation Model
Create Train and Valid function
Training Loop
Inference
Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich
Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.
Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.
Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.
Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
